什么是聚类分析？

聚类分析是一种无监督学习技术，它能将数据点分组为不同的簇，每个簇包含具有相似特征的数据点。换句话说，它就是把一大堆数据按相似度"打包"归类的一种方法。

聚类分析的步骤：

1. 数据预处理：就像整理房间一样，我们需要先把数据清洗干净，去除杂质和噪音。

2. 特征选择：挑选出能有效区分数据点的特征，就像找出一件衣服最能代表你的风格一样。

3. 距离计算：计算数据点之间的相似度或距离，就像测量两座山峰之间的海拔差。

4. 聚类算法：使用各种算法，比如K均值或层次聚类，将数据点分配到不同的簇中。

聚类分析的应用：

聚类分析在各个领域都有着广泛的应用，例如：