📊 一文总结聚类分析步骤!

数据分析的世界里，聚类分析是一种强大的工具，能够帮助我们从无序的数据中挖掘出潜在的模式和结构。无论你是初学者还是资深分析师，掌握其核心步骤都至关重要！✨

首先，明确目标是第一步！你需要清楚自己希望通过聚类解决什么问题，比如客户分群、市场细分等。💡 然后，数据准备是关键。清洗数据（处理缺失值、异常值）并选择合适的特征变量，确保模型能准确反映实际情况。>Data cleaning<

接下来，选择算法才是重头戏！常见的有K均值(K-means)、层次聚类(Hierarchical Clustering)、DBSCAN等。每种算法都有优缺点，需结合实际需求挑选最适合的一种。🎨

最后，评估结果！通过轮廓系数(Silhouette Score)或Calinski-Harabasz指数判断聚类效果是否理想，并根据需要调整参数迭代优化。📈

聚类分析虽复杂，但只要按部就班，就能发现隐藏的宝藏！🎯

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