对离群点和噪声点敏感如果在上述数据集中添加一个噪音点，这个噪音点独立成一个类很显然，如果K=2，其余点是一类，噪音点自成一类，原本可以区分出来的点被噪音点影响，成为了一类了如果K=3，噪音点也是自成一类，剩下的数据分成两类这说明噪音点会极大的影响其他点的分类聚类分析特点 聚类；聚类分析Cluster Analysis又称群分析，是根据“物以类聚”的道理，对样品或指标进行分类的一种多元统计分析方法，它们讨论的对象是大量的样品，要求能合理地按各自的特性来进行合理的分类，没有任何模式可供参考或依循，即是在没有先验知识的情况下进行的聚类分析起源于分类学，在古老的分类学中，人们主要依靠经验和专。

1 数据分类这一方面的工作主要涉及将数据集划分为不同的类别，以便于更好地理解和管理数据数据分类可以通过各种算法实现，如决策树支持向量机等2 数据聚类数据聚类是将数据集中的对象分组，使得同一组内的对象彼此相似，而不同组间的对象相异这项工作有助于发现数据中的自然分组，常使用；不仅如此，聚类分析在数据分析流程中也发挥着桥梁作用它常常被用作其他复杂算法的前置步骤，通过对数据进行初步的分组和清理，为后续的模型构建提供了更为清晰和有序的数据输入，从而提高了整个分析的效率和准确性此外，聚类分析还有着独特的噪声点和孤立点挖掘能力在大数据集中，往往存在一些异常值或者。

大数据聚类分析案例

1、3聚类 聚类是根据数据的内在性质将数据分成一些聚合类，每一聚合类中的元素尽可能具有相同的特性，不同聚合类之间的特性差别尽可能大的一种分类方式，其与分类分析不同，所划分的类是未知的，因此，聚类分析也称为无指导或无监督的学习数据聚类是对于静态数据分析的一门技术，在许多领域受到广泛应用。

2、聚类分析将工业大数据中的样本按照某种相似性度量进行分组，以发现其中的内在结构和规律分类与识别利用机器学习算法，基于已有的样本标签来对新的数据进行分类或识别，以实现自动化的判断和决策关联规则挖掘通过挖掘工业大数据中的交易记录或事件序列，寻找其中的关联规则，以发现隐藏在数据背后的关联。

3、在大数据分析的领域，聚类分析作为起步技术，扮演着至关重要的角色它是一种无监督学习算法，能够在没有预先定义类别的情况下，通过识别数据之间的相似性，将数据自动分组为类别聚类分析的概念基础源于“物以类聚，人以群分”的原理，广泛应用于生物学地理信息系统商业分析等多个领域，成为探索性数。

4、它是一种重要的人类行为聚类分析的目标就是在相似的基础上收集数据来分类聚类源于很多领域，包括数学，计算机科学，统计学，生物学和经济学在不同的应用领域，很多聚类技术都得到了发展，这些技术方法被用作描述数据，衡量不同数据源间的相似性，以及把数据源分类到不同的簇中。

大数据的聚类分析是什么

聚类分析的算法可以分为划分法层次法基于密度的方法基于网格的方法基于模型的方法1划分法，给定一个有N个元组或者纪录的数据集，分裂法将构造K个分组，每一个分组就代表一个聚类，KltN2层次法，这种方法对给定的数据集进行层次似的分解，直到某种条件满足为止3基于密度的方法，基于。

距离作为事物之间差异性的测度，是系统聚类分析的基础系统聚类方法的步骤包括数据变换处理构造初始类计算样本间的距离合并最近的两类计算新类与当前各类的距离直至类的个数为1绘制聚类图决定类的个数以得出分类结果NLPIR大数据语义智能分析平台提供了精准采集文档转化新词发现批量分词。