聚类（Clustering）是一种针对无标签样本的非监督学习方法，其核心特点、与分类的区别、输出形式及重要意义如下：核心特点处理无标签数据：聚类直接对未标注的样本进行分组，无需预先定义类别标签，属于典型的非监督学习任务。基于数据内在结构：通过样本间的相似性（如距离、密度或分布）自动划分群体，无需人工干预或先验知识。与分类（Classification）的区别数据标签依赖性：分类：依赖有标签数据（已知类别归属），通过监督学习训练模型预测新样本的类别，属于监督学习。聚类：仅依赖无标签数据的特征，通过算法发现数据中的潜在分组模式，属于非监督学习。目标差异：分类旨在最小化预测标签与真实标签的误差。聚类旨在最大化组内相似性（同簇样本接近）与组间差异性（不同簇样本远离）。输出形式Cluster ID：每个样本被分配一个唯一的簇标识符（如数字或字母），表示其所属的聚类组别。例如，样本A可能被分配到“Cluster 1”，样本B到“Cluster 2”。无固定类别语义：Cluster ID仅代表分组结果，不包含具体类别含义（如“猫”或“狗”），需结合业务场景解释。重要意义数据推断与补全：缺失特征推理：当某样本的部分特征缺失时，可通过同簇内其他完整样本的特征分布（如均值、中位数）推断缺失值。例如，用户画像中缺失年龄信息时，可参考同簇用户的平均年龄。异常检测：若某样本的特征与同簇样本显著不同，可能标记为异常（如信用卡欺诈检测）。数据压缩：维度减少：用Cluster ID替代同簇样本的冗余特征，降低数据存储与计算成本。例如，在图像压缩中，将相似像素块归为同一簇，仅存储簇ID与少量代表特征。高效检索：通过簇ID快速筛选相似样本，提升搜索效率（如推荐系统中基于用户簇的商品推荐）。隐私保护：数据脱敏：用Cluster ID替代原始敏感信息（如用户ID、地理位置），降低隐私泄露风险。例如，在医疗研究中，用患者所属的疾病簇ID替代具体病历号。合规性支持：满足数据最小化原则（如GDPR），在保护隐私的同时保留数据可用性。典型应用场景客户细分：根据消费行为将用户划分为不同簇，制定精准营销策略。图像分割：将图像中相似像素聚类，实现目标检测或背景分离。基因序列分析：通过聚类发现具有相似功能的基因簇，辅助生物研究。注意事项簇数量选择：需通过肘部法则、轮廓系数等方法确定最佳簇数，避免过拟合或欠拟合。算法适应性：不同算法（如K-Means、DBSCAN、层次聚类）对数据分布（如球形、非凸）的适应性不同，需根据场景选择。结果解释性：聚类结果可能缺乏直观语义，需结合领域知识验证合理性。聚类通过挖掘无标签数据的内在结构，为数据推断、压缩与隐私保护提供了高效工具，是机器学习中不可或缺的非监督学习方法。