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《影响聚类分析方法应用效果的因素分析》

一、引言

聚类分析是一种无监督的学习方法，它通过计算数据点之间的相似性或距离，将数据集划分为若干个不同的组或簇。聚类分析在许多领域中都有着广泛的应用，如市场细分、图像识别、生物信息学等。然而，聚类分析方法的应用效果受到多种因素的影响。本文旨在深入分析这些影响因素，以期为聚类分析的实践应用提供理论支持。

二、数据特征与质量

1.数据特征

聚类分析的效果首先受到数据特征的影响。数据的属性类型、数量级以及相关性等都会对聚类结果产生影响。例如，具有明显区分度的特征往往能得到更好的聚类效果，而高度相关的特征可能导致聚类结果模糊。

2.数据质量

数据的质量也是影

该用户很懒，什么也没介绍

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