聚类分析：理解和应用无监督学习算法

聚类分析，也称为集群分析，是一种无监督学习的算法，用于将一组对象划分为相似的子集，即聚类。在聚类中，相似的对象被分配到同一个簇（cluster）中，而不相似的对象被分配到不同的簇中。

聚类算法的目标是通过最大化簇内的相似度和最小化簇间的相似度来实现聚类。常见的聚类算法包括K-means聚类、层次聚类、密度聚类等。

聚类算法在许多领域中都有广泛的应用，例如市场分析、社交网络分析、图像处理等。它可以帮助我们发现数据集中的隐藏模式、发现群体结构、进行数据压缩等。聚类算法也是机器学习中的重要技术之一，对于数据挖掘和数据分析具有重要的意义。