在数据分析的世界里，聚类是一种将相似对象归为一类的重要技术。今天就来聊聊几种常见的聚类方法吧！✨
首先登场的是K均值聚类（K-means），它简单易懂，通过计算每个点到质心的距离来进行分类。不过，它对初始质心的选择比较敏感，所以需要多次尝试哦。🌍
接着是层次聚类（Hierarchical Clustering），这种方法像一棵树一样逐步合并或分裂数据点，最终形成一个树状图。这种可视化方式特别适合探索性分析，让你一眼看清数据结构。🌲
还有DBSCAN，它善于处理密度不同的簇，并且能识别噪声点。无论你的数据分布多么复杂，DBSCAN都能帮你找到隐藏的模式。🔍
最后不能忽略的是谱聚类（Spectral Clustering），它利用图论中的拉普拉斯矩阵进行降维，适用于非凸形状的数据集。它的灵活性让它成为许多场景下的优选。🌐
掌握这些方法，你就能更好地挖掘数据背后的秘密啦！🚀