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聚类分析是一种常用的无监督学习方法，是将所观测的事物或者指标进行分类的一种统计分析方法，其目的是通过辨认在某些特征上相似的事物，并将它们分成各种类别。R语言提供了多种聚类分析的方法和包。
| 方法 | 优点 | 缺点 | 适用场景 |
|---|---|---|---|
| K-means | 计算效率高 | 需预设K值 | 球形数据分布 |
| 层次聚类 | 可视化直观 | 计算复杂度O(n²) | 小数据集/层级关系分析 |
| DBSCAN | 发现任意形状 | 参数敏感 | 噪声数据/密度差异大 |
| PAM | 对异常值鲁棒 | 计算成本高 | 中小规模数据 |
聚类分析是一种常用的无监督学习方法，是将所观测的事物或者指标进行分类的一种统计分析方法，其目的是通过辨认在某些特征上相似的事物，并将它们分成各种类别。R语言提供了多种聚类分析的方法和包。
| 方法 | 优点 | 缺点 | 适用场景 |
|---|---|---|---|
| K-means | 计算效率高 | 需预设K值 | 球形数据分布 |
| 层次聚类 | 可视化直观 | 计算复杂度O(n²) | 小数据集/层级关系分析 |
| DBSCAN | 发现任意形状 | 参数敏感 | 噪声数据/密度差异大 |
| PAM | 对异常值鲁棒 | 计算成本高 | 中小规模数据 |