数据分析师必学的聚类分析方法

在阅读之前，请您查看此处：👉 博主是一名正在学习数据分析的学习者，在博客中分享自己在学习过程中的点滴体会与思考总结，并希望能与大家一起进步和完善。
博客的官方地址是：天阑之蓝的博客，如果您有任何疑问或建议，请随时私信博主以便进一步交流与改进。

数据分析师之必会算法—聚类方法

• 1. 聚类分析的基本概念是什么？
• 2. 在哪些领域中进行聚类分析时通常会遇到的具体问题？
• 3. 几种常见的聚类算法有哪些？
  • 3.1 将数据集划分为若干子集的不同策略
  • 3.2 层次式的组织结构
  • 3.3 通过评估数据区域内的密度差异来进行数据分组的技术
  • 3.4 利用网格结构来建立数据空间模型以实现高效的聚类效果的技术

• 四、聚类分析在实践应用中的关键注意事项

  • 4.1 针对数据噪声和异常值进行处理
  • 数据标准化
  • 选择少量且关键的聚类变量

• 第五节 聚类分析的拓展应用

  • 第五条 聚类的关键指标与非聚类业务指标相互补充
  • 第六条 运用于数据探索及净化的技术手段
  • 第七条 针对用户需求定制化服务的应用场景

• 六、聚类分析在实际应用中的主要体现及其局限性

• 七、构建一套科学的评价体系以指导聚类分析实践

• • 7.1通过专业人员进行评估以获取意见反馈
• • 7.2基于聚类技术构建标准化的