A. 深度盤點：一文詳解10種聚類演算法（附完整Python操作示例）
本文深入探討了多種聚類演算法，並提供了 Python 中的實現示例。聚類或聚類分析是一種無監督學習方法，用於揭示數據中的自然分組，適用於數據分析，如客戶細分。沒有單一最佳演算法，選擇取決於數據特性。
文章首先介紹了聚類的概念，解釋了其在數據分析中的應用，以及如何在 Python 中安裝和使用頂級聚類演算法。接下來，詳細介紹了10種流行的聚類演算法，並提供了每種演算法的使用示例。
以下是這10種聚類演算法的簡介：
親和力傳播：通過在數據點之間傳遞消息，找到一組最能概括數據的範例。
聚合聚類：通過合並數據點，直到達到所需的群集數量。
BIRCH：一種構建樹狀結構以提取聚類質心的演算法。
DBSCAN：基於密度的空間聚類演算法，用於識別高密度區域。
K均值：最常見的聚類演算法，通過分配示例以最小化每個群集內的方差。
Mini-Batch K均值：K均值的修改版本，使用小批量樣本進行群集質心更新。
均值漂移聚類：根據特徵空間中的實例密度尋找和調整質心。
OPTICS：DBSCAN的修改版本，用於創建表示密度聚類結構的排序。
光譜聚類：使用線性代數方法的通用聚類方法。
高斯混合模型：總結多變數概率密度函數，通過混合高斯分布實現。
文章還提供了每種演算法在 Python 中的實現示例，並展示了應用到合成數據集的結果。每種演算法的結果表明了它們在不同情況下的適應性。最後，文章總結了如何在 Python 中利用這些演算法進行聚類分析。
總結來說，本文提供了一個全面的指南，幫助讀者了解和應用多種聚類演算法，為數據分析和機器學習項目提供強大的工具。通過實踐示例，讀者可以更好地掌握這些演算法的使用方法，並根據具體需求選擇最適合的演算法。