聚类分析：数据分组和应用详解

聚类分析是一种数据分析方法，它将相似的数据点分组成为一个簇'cluster'，并且不同簇之间的数据点不相似。聚类分析可以用于数据挖掘、图像处理、自然语言处理等领域。

聚类分析的基本思想是将数据点分为若干个簇，使得同一簇内的数据点相似度高，不同簇之间的相似度低。聚类分析的过程可以分为以下几步：

1. 选择合适的距离度量方法，如欧氏距离、曼哈顿距离等。

2. 选择合适的聚类算法，如层次聚类、K-means聚类等。

3. 根据数据特点和研究目的，选择合适的聚类数目。

4. 对数据进行聚类，并进行结果的评价和解释。

聚类分析的应用非常广泛，如在市场营销中用于客户细分、在医学中用于疾病分类、在社交网络中用于社群发现等。