聚类分析中聚类的依据

聚类分析主要依据数据点之间的相似性或距离进行分组。计算方法包括欧氏距离、曼哈顿距离和余弦相似度等。数据特征如数值大小、分布模式或关联强度直接影响聚类结果。实际应用中，电商客户购买行为分析通过消费金额和频率聚类；文档主题分类基于词汇共现模式；图像识别利用像素颜色和纹理特征。这些方法将相似数据点归为一类，不同数据点分开，形成自然分组。

聚类还依赖预设的聚类数量和算法选择。K-means算法需事先确定K值，层次聚类则生成树状结构。密度聚类如DBSCAN能识别任意形状的簇，不受初始值影响。金融风险评估中，客户信用评分数据形成不同风险等级的簇；社交媒体分析中，用户互动模式产生自然社群；医疗诊断中，症状组合对应不同疾病类别。这些实际应用展示了聚类如何从数据中挖掘隐藏结构。