聚类分析法（Cluster Analysis）是一种统计学方法，用于将一组数据中的对象或变量按照它们的相似性进行分组。这种方法在数据挖掘、机器学习、市场分析、生物信息学等多个领域都有广泛的应用。
以下是聚类分析法的一些关键点：
1. 目的：聚类分析的目的在于识别数据中的自然结构或模式，将相似的对象分组在一起，形成簇（Cluster）。
2. 相似性度量：在聚类分析中，首先需要定义相似性度量标准，这可以是距离、相似度或其他指标。
3. 聚类算法：根据不同的相似性度量标准和目标，有多种聚类算法可供选择，如：
基于距离的聚类：如K-means算法、层次聚类（Hierarchical Clustering）等。
基于密度的聚类：如DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）算法。
基于模型的聚类：如高斯混合模型（Gaussian Mixture Models，GMM）等。
4. 聚类结果：聚类分析的结果是一组簇，每个簇包含相似的对象或变量。簇内的对象相似度高，而簇间的对象相似度低。
5. 无监督学习：聚类分析是一种无监督学习方法，因为它不需要预先标记的数据来训练模型。
6. 应用场景：聚类分析可以用于以下场景：
市场细分：根据消费者的购买习惯和行为将他们分组。
数据挖掘：发现数据中的隐藏模式或结构。
生物信息学：识别基因或蛋白质的相似性。
社交网络分析：将用户根据他们的兴趣或关系分组。
聚类分析法是一种强大的工具，可以帮助我们更好地理解数据中的结构和模式。
