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聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组为由类似的对象组成的多个类的分析过程。它是一种重要的人类行为。

聚类分析的目标就是在相似的基础上收集数据来分类。聚类源于很多领域,包括数学,计算机科学,统计学,生物学和经济学。在不同的应用领域,很多聚类技术都得到了发展,这些技术方法被用作描述数据,衡量不同数据源间的相似性,以及把数据源分类到不同的簇中。

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聚类分析或聚类是对一组对象进行分组的任务,使得同一组(称为聚类)中的对象(在某种意义上)与其他组(聚类)中的对象更相似(在某种意义上)。它是探索性数据挖掘的主要任务,也是统计 数据分析的常用技术,用于许多领域,包括机器学习,模式识别,图像分析,信息检索,生物信息学,数据压缩和计算机图形学。

聚类分析本身不是一个特定的算法,而是要解决的一般任务。它可以通过各种算法来实现,这些算法在理解群集的构成以及如何有效地找到它们方面存在显着差异。流行的群集概念包括群集成员之间距离较小的群体,数据空间的密集区域,间隔或特定的统计分布。因此,聚类可以表述为多目标优化问题。适当的聚类算法和参数设置(包括距离函数等参数)使用,密度阈值或预期聚类的数量)取决于个体数据集和结果的预期用途。这样的聚类分析不是自动任务,而是涉及试验和失败的知识发现或交互式多目标优化的迭代过程。通常需要修改数据预处理和模型参数,直到结果达到所需的属性。

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