人工智能技术基础系列之：聚类分析

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

聚类分析（Cluster analysis）是指将相似的数据对象集合划分成若干个集群或者子集的过程，其目的在于发现数据对象的共同特征和规律性，并且对数据的分类进行有效管理、数据结构的优化、数据模型的建立、数据挖掘的应用等。聚类的应用是许多领域的重要组成部分，如文本信息处理、图像识别、生物信息分析、金融分析、社会网络分析、机器学习、模式识别、医疗诊断等。人工智能的发展已经彻底改变了传统计算机技术的运作方式，使得很多传统的计算机科学研究者们转向互联网行业，从事网络流量监测、安全威胁检测、舆情分析等高端领域的研究工作。人工智能的进步带来了一系列新的技术挑战，如海量数据处理、复杂数据结构分析、决策支持系统建设、知识图谱构建等。其中，聚类分析技术显然具有重大的应用价值，可以帮助人们更好地理解和处理复杂的数据，同时提升分析效果，实现更多的商业价值。本文将结合具体案例讲述聚类分析的基本概念、原理、方法及实践，并阐述未来聚类分析的发展方向与挑战。希望读者通过阅读本文能够了解聚类分析技术，更好地利用它来解决实际问题，提升工作效率，降低成本。

2.基本概念和术语

2.1 基本概念

2.1.1 数据对象

聚类分析中的数据对象一般指需要进行分析的数据项或事物，例如网站访问日志、文本文档、图像像素等。每个数据对象通常由多个维度描述，如网站访问日志中包含IP地址、访问时间、访问页面等维度；文本文档则包括词频、句法结构、命名实体、主题等内容。数据对象也可由复杂的数据结构构成，如股票市场的交易记录数据、三维点云数据等。

2.1.2 质心、中心、平均值

对于给定的样本集，