视频字幕
无监督聚类分析是机器学习中的一种重要技术。它的特点是在没有任何预先标记的类别或标签的情况下，算法能够自动发现数据中隐藏的群体结构。通过计算数据点之间的相似性或距离，将相似的样本点归为一组，形成不同的簇。
无监督学习的最大特点是没有预先标记的类别标签。算法必须自主发现数据中的模式和结构。它基于数据点之间的内在相似性进行分组，目标是揭示数据中隐藏的自然群体结构。这种方法特别适用于探索性数据分析和发现未知的数据模式。
K-means是最常用的聚类算法之一。首先选择聚类数量K，然后随机初始化K个中心点。算法将每个数据点分配给最近的中心点，形成初步的簇。接着重新计算每个簇的中心点位置，然后重复分配和更新过程，直到中心点位置不再发生显著变化，算法收敛。
层次聚类是另一种重要的聚类方法。它采用自底向上的策略，从每个数据点作为独立的簇开始，逐步合并最相似的簇，直到所有点合并为一个大簇。这个过程不需要预先指定聚类数量，而是生成一个树状图，可以在不同层次选择合适的聚类结果，特别适合发现数据中的嵌套群体结构。
无监督聚类分析在现实世界中有着广泛的应用。在商业领域，它用于市场细分和客户群体分析；在计算机视觉中，用于图像分割；在生物信息学中，用于基因序列分析；在社交网络中，用于社区发现；在推荐系统中，用于分析用户行为模式；在数据挖掘中，用于异常检测。这些应用充分展现了聚类分析在发现数据隐藏模式方面的强大能力。