高血压数据集聚类分析

高血压数据集聚类分析是指对高血压患者的相关数据进行聚类分析，以便更好地理解高血压患者的特征和病情。聚类分析可以帮助医生更好地制定治疗方案和预测病情发展趋势。常用的聚类算法包括K-means、层次聚类、DBSCAN等。评价聚类结果的指标包括准确度、运行时间、轮廓系数等。在进行高血压数据集聚类分析时，需要先对数据进行预处理和特征选择，以提高聚类效果和准确度。