什么是聚类？举出三个聚类案例

聚类是一种数据挖掘技术，它将相似的数据点分组并将它们划分为不同的类别。下面是三个聚类案例：

1. 在市场营销中，可以使用聚类来将客户分为不同的群体，并根据不同群体的需求和兴趣来制定不同的营销策略。

2. 在医学研究中，可以使用聚类来将患者分为不同的类别，并根据不同类别的特征来制定不同的治疗方案。

3. 在社交媒体分析中，可以使用聚类来将用户分为不同的群体，并根据不同群体的兴趣和行为来推荐不同的内容。

相关问题

什么是聚类?请举出三个聚类案例。

聚类是一种数据分析技术，将数据集按照相似性分成多个类别，同一类别内的数据具有较高的相似性，而不同类别的数据则有较高的差异性。三个聚类案例如下：

1. 客户分群：将客户按照消费习惯、性别、年龄等特征进行聚类，以便更好地了解客户需求，开展有针对性的营销活动。

2. 图像分割：将一张图像按照像素点的相似性分成多个区域，以便更好地识别图像中的不同物体。

3. 文本分类：将一篇文章按照主题、内容等特征进行聚类，以便更好地了解文章的主旨和意义。

什么是聚类？如何对一组数据进行层次聚类？

聚类（Clustering）是一种无监督学习方法，它将相似的对象归为同一簇，不相似的对象归为不同簇。聚类是一种常用的数据挖掘技术，被广泛应用于图像分割、文本挖掘、市场营销、生物信息学等领域。

层次聚类（Hierarchical Clustering）是一种聚类方法，它将数据样本逐层进行聚类。根据聚类过程的分裂和合并方式，可以将层次聚类分为两类：凝聚聚类和分裂聚类。

对于凝聚聚类，初始时将每个数据样本看作一个簇，然后将相似度最高的两个簇合并成一个大簇，直到所有样本都被合并成一个簇为止。这种聚类方法的优点是简单易懂，缺点是计算复杂度高，不适用于大规模数据。

对于分裂聚类，初始时将所有数据样本看作一个簇，然后将簇逐层分裂成小簇，直到所有样本都成为单个簇为止。这种聚类方法的优点是计算复杂度低，适用于大规模数据，缺点是聚类结果不稳定，容易受到初始簇的影响。

层次聚类的步骤如下：

1. 计算两两数据样本之间的距离（或相似度）；
2. 将每个数据样本看作一个初始簇；
3. 重复执行以下步骤，直到所有样本都在同一个簇中或达到预设的聚类数目：

a. 选择距离最近的两个簇合并成一个新簇；

b. 更新新簇与其它簇之间的距离（或相似度）；

层次聚类的结果可以用树状图（Dendrogram）表示，树状图的叶子节点是数据样本，中间节点是簇，根节点是所有数据样本构成的簇。