5.3 模型稳定性和性能：确保产品体验的关键因素

5.3 产品经理听得懂的 AI 技术 - 聚类问题的算法与应用场景

引言

在前面的章节中，我们已经探讨了回归问题和分类问题这两种监督学习方法。现在，让我们转向另一种重要的机器学习问题类型——聚类问题。

聚类是一种无监督学习方法，它不需要预先标注的训练数据，而是通过发现数据中的内在结构和模式来将相似的数据点归为一类。在产品经理的日常工作中，聚类算法在用户分群、市场细分、异常检测等方面发挥着重要作用。

本节将用通俗易懂的语言，为您详细解析聚类问题的算法与应用场景，帮助您理解如何利用这些技术更好地理解用户、优化产品和提升业务效果。

什么是聚类问题？

基本概念

聚类问题的核心是发现数据中的自然分组。与分类问题不同，聚类不需要预先定义类别，而是通过算法自动发现数据中的相似性模式。