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聚类分析（Cluster Analysis）是一种无监督学习方法，用于将数据点划分为具有相似特征的组或簇。聚类分析的目标是使同一簇内的数据点之间的相似性最大化，而不同簇之间的相似性最小化。聚类分析在许多领域中都有广泛的应用，如数据挖掘、模式识别、图像分析等。

聚类分析的主要步骤如下：

1. 选择合适的距离度量：常见的距离度量包括欧氏距离、曼哈顿距离、余弦相似度等，它们用于衡量数据点之间的相似性或距离。

2. 选择合适的聚类算法：常见的聚类算法包括K-means、层次聚类、密度聚类等。不同的聚类算法采用不同的策略和算法来划分数据点。

3. 确定簇的数量：在一些聚类算法中，需要预先指定希望得到的簇的数量。而在一些其他算法中，簇的数量可以根据数据的特性自动确定。

4. 执行聚类：应用选定的聚类算法和参数，对数据进行聚类分析，将数据点划分为不同的簇。

5. 评估聚类结果：对聚类结果进行评估，通常使用一些评估指标，如轮廓系数、Davies-Bouldin指数等来衡量聚类的质量和准确度。

聚类分析的好处是能够发现数据中的潜在模式和隐藏结构，提供对数据的洞察和总结。它可以用于数据预处理、数据分析、市场细分、异常检测等应用。

请注意，聚类分析是一种探索性分析方法，结果可能会受到初始参数和数据特性的影响。因此，在执行聚类分析时应该谨慎选择参数和评估结果，充分理解数据和问题背景。