Phân tích cụm

Phân tích cụm (hay phân nhóm, gom cụm, tiếng Anh: cluster analysis) là một tác vụ gom nhóm một tập các đối tượng theo cách các đối tượng cùng nhóm (gọi là cụm, cluster) sẽ có tính giống nhau (theo các đặc tính nào đó) hơn so với các đối tượng ngoài nhóm hoặc thuộc các nhóm khác.What is the Cluster Analysis?, DeepAI.cluster analysis, Merriam Webster. Phân tích cụm là một tác vụ chính của khai phá dữ liệu, và là một kỹ thuật phổ biến trong thống kê phân tích dữ liệu, được dùng trong nhiều lĩnh vực, bao gồm nhận dạng mẫu, phân tích ảnh, truy hồi thông tin, tin sinh học, nén dữ liệu, đồ họa máy tính và học máy.

Phân tích cụm có nguồn gốc ở lĩnh vực nhân chủng học do Driver và Kroeber đề xuất năm 1932 và giới thiệu trong tâm lý học bởi Joseph Zubin năm 1938 và Robert Tryon năm 1939 cũng như được dùng khá nổi tiếng bởi Raymond Cattell bắt đầu từ năm 1943 để phân loại lý thuyết tính trạng trong lĩnh vực tâm lý học nhân cách.

 Xem thêm 

 Các dạng phân tích cụm chuyên biệt 
 Automatic clustering algorithms
 Balanced clustering
 Clustering high-dimensional data
 Conceptual clustering
 Consensus clustering
 Constrained clustering
 Community structure
 Data stream clustering
 HCS clustering algorithm
 Sequence clustering
 Phân vùng quang phổ

 Các kỹ thuật được dùng trong phân tích cụm 
 Mạng thần kinh nhân tạo (ANN)
 Nearest neighbor search
 Neighbourhood components analysis
 Latent class model
 Affinity propagation

 Tiền xử lý và tham chiếu dữ liệu 
 Giảm chiều dữ liệu
 Phép phân tích thành phần chính
 Multidimensional scaling

 Khác 
 Cluster-weighted modeling
 Curse of dimensionality
 Determining the number of clusters in a data set
 Parallel coordinates
 Phân tích cấu trúc dữ liệu (thống kê)

 Tham khảo 

Thể loại:Phân tích cụm
Thể loại:Khai thác dữ liệu
Thể loại:Địa thống kê