【clusters翻译成中文】“簇” 或 “聚类”
2. 直接用原标题“clusters”翻译成中文，生成一篇原创的优质内容（加表格形式）：
在数据分析、机器学习和统计学中，“clusters”（聚类）是一种将数据点按照相似性分组的技术。通过聚类分析，可以发现数据中的潜在模式和结构，帮助人们更好地理解和处理复杂的数据集。常见的聚类方法包括K均值、层次聚类和DBSCAN等。本文将对聚类的基本概念、常见算法及其应用场景进行简要总结，并以表格形式展示其特点。
聚类技术总结
| 聚类类型 | 算法名称 | 原理简介 | 适用场景 | 优点 | 缺点 |
| 无监督聚类 | K均值 (K-Means) | 将数据划分为K个簇，使每个数据点与所属簇中心的距离最小 | 图像分割、客户分群 | 简单高效 | 需预先设定K值，对噪声敏感 |
| 无监督聚类 | 层次聚类 (Hierarchical Clustering) | 通过构建树状结构（如谱系图）表示数据的层次关系 | 生物分类、文本聚类 | 不需要预设簇数 | 计算复杂度高 |
| 无监督聚类 | DBSCAN | 基于密度的聚类方法，能够识别噪声点 | 异常检测、地理数据 | 可识别任意形状的簇 | 对参数敏感 |
| 半监督聚类 | 自动编码器 (Autoencoder) | 利用神经网络提取特征并进行聚类 | 高维数据处理 | 提取深层特征 | 需要大量数据训练 |
| 模糊聚类 | FCM (模糊C均值) | 允许数据点属于多个簇，具有隶属度 | 医疗诊断、市场细分 | 更灵活 | 计算复杂度高 |
结语：
聚类技术是数据挖掘和人工智能领域的重要工具，广泛应用于各个行业。选择合适的聚类方法需要根据具体的数据特性和业务需求来决定。随着算法的不断优化和计算能力的提升，聚类的应用前景将更加广阔。
