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聚类分析的应用案例

聚类分析是机器学习与数据挖掘领域的核心无监督学习技术，其核心逻辑是依据数据对象的内在特征相似性，将离散的数据样本划分为多个“簇”（Cluster），使同一簇内的对象具有高度同质性，不同簇间的对象具有显著异质性。与监督学习不同，聚类分析无需预先设定标签，能从海量数据中自主挖掘潜在的分类规律，因此广泛应用于零售客户细分、金融风险识别、医疗疾病分型、城市规划等多个领域。本文选取零售行业客户分群、金融行业信贷风险聚类、医疗行业疾病亚型识别三个典型案例，详细解析聚类分析的实施流程、算法选择、结果解读及实践价值，为不同领域的聚类分析应用提供参考。

案例一：零售行业——基于消费行为的客