聚类算法概述
在自然科学和社会科学的广阔领域中，我们常遇到 物以类聚，人以群分 的现象。聚类算法，作为研究样本或指标分类问题的重要统计工具，它的核心思想是将相似的元素聚集在一起，形成一个个类别。这个概念源于早期的分类学，那时的分类主要依赖于人类的经验和专业知识，而非数学量化方法。然而，随着科技的进步，分类的精确度被提升到了新的高度，仅靠传统方式已难以满足需求，因此数学技术逐渐融入分类学，催生了数值分类学，进一步发展为包括系统聚类、有序样品聚类、动态聚类、模糊聚类、图论聚类以及聚类预报等多种方法在内的聚类分析体系。
系统聚类法是根据样本间的相似性进行有序的分组，而有序样品聚类法则关注样本间的有序关系。动态聚类法关注数据随时间变化的动态特性，模糊聚类法则允许数据点具有一定程度的模糊归属。图论聚类法则利用网络结构来揭示数据间的关联，而聚类预报法则将聚类结果应用到预测模型中，以辅助决策或预测未来趋势。这些方法各自有其适用的场景，共同构成了聚类分析这一复杂而实用的数据分析工具。
扩展资料
聚类（Cluster）分析是由若干模式（Pattern）组成的，通常，模式是一个度量（Measurement）的向量，或者是多维空间中的一个点。聚类分析以相似性为基础，在一个聚类中的模式之间比不在同一聚类中的模式之间具有更多的相似性。