聚类算法是什么，在机器学习中有什么应用？

聚类算法是一种无监督学习算法，通过检测数据之间的相似性，将数据划分为不同的簇或组。下面web建站小编给大家简单介绍一下！

聚类算法在机器学习中有以下主要应用：

1、客户细分：根据客户特征，将客户划分为不同的类别或群体，以更好地满足不同客户的需求。
2、图像压缩：通过聚类对图片中的像素进行分类，选择各种代表，达到压缩图片的效果。
3、生物信息学：对基因或蛋白质数据进行聚类，以发现数据中的模式并推断其功能。
4、可视化&数据汇总：通过聚类将高维数据映射到二维或三维空间进行可视化，或者发现数据的主要趋势和模式。
5、推荐系统：通过对用户进行聚类，找到相似用户喜欢的产品，然后进行推荐。
6、异常检测：正常数据用聚类模型建模，新数据如果属于较少的聚类就可能出现异常。

常用的聚类算法有哪些：

1、K-Means算法：通过迭代计算将数据分成k个簇，最小化每个点到中心的距离之和。
2、层次聚类：按树形结构进行聚类，可以得到不同粒度的聚类结果。
3、基于密度的聚类：通过连接高密度的点来获得聚类结构。
4、基于图的聚类：通过构造图结构，将密切相关的点聚类在同一类中。

总之，聚类算法可以发现数据的内部结构，将相似的样本聚集在一起。它用于无监督学习任务，在客户细分、图像处理、生物信息学等领域有着广泛的应用。