聚类中的度量：关键作用及应用举例

度量在聚类中起着至关重要的作用，主要体现在以下几个方面：

相似度计算：度量用于计算样本之间的相似度或距离，是聚类算法的核心。不同的度量方法会对聚类结果产生不同的影响。例如，欧氏距离、曼哈顿距离、余弦相似度等常用的度量方法，都会对聚类结果产生影响。
聚类算法选择：不同的聚类算法对度量的要求不同。例如，K-means算法需要使用欧氏距离作为度量，而层次聚类算法可以使用多种度量方法。
聚类结果评估：度量也用于评估聚类结果的好坏。例如，轮廓系数就是一种常用的聚类结果评估方法，它需要使用距离度量。
特征选择：度量也可以用于特征选择，即选择对聚类结果影响较大的特征。例如，皮尔逊相关系数可以用于评估特征与聚类结果之间的相关性，从而选择对聚类结果影响较大的特征。

综上所述，度量在聚类中起到了至关重要的作用，它不仅影响聚类结果的好坏，还可以用于聚类算法的选择、聚类结果评估和特征选择等方面。