聚类分析算法属于什么学习

聚类分析算法属于无监督学习范畴。这类算法不需要预先标记的训练数据，自动发现数据中的隐藏模式和结构。K-means算法将数据分成K个簇，DBSCAN能识别任意形状的簇，层次聚类创建树状结构。这些算法广泛应用于客户细分、图像分割和文本分类等场景，帮助人们从大量数据中提取有价值的信息。

聚类分析也属于数据挖掘技术。它通过计算数据点间的距离或相似度进行分组，如欧氏距离、余弦相似度等。聚类结果可用于异常检测，识别不符合常规模式的数据点。市场研究中，聚类帮助划分不同消费群体；生物信息学中，它用于基因序列分类。这些应用展示了聚类算法在处理无标签数据时的强大能力。