缺点 聚类分析的强度：给定初始条件的选择，例如聚类数量和 英国手机号码 距离度量，聚类分析的结果可能很敏感。 解释：对聚类结果的解释可能因人而异，并且取决于使用哪种聚类方法和参数。 过度拟合：使用聚类可能会导致过度拟合，由于聚类与原始数据的贴合过于紧密，导致对新数据的泛化能力较差。 数据可扩展性：对大型数据集进行聚类可能成本高昂且耗时，并且可能需要专门的硬件或软件来执行此任务。 在使用聚类分析数据之前，仔细考虑其优缺点非常重要。
当我们了解聚类分析的优点和缺点时，就有可能从数据中获得有意义的见解。 通过插图改善聚类分析的视觉呈现！ 对于聚类分析来说，视觉呈现是关键。它有助于向利益相关者传达见解，并有助于更好地理解数据的底层结构。可以使用散点图、树状图和热图更直观地可视化聚类分析结果，从而为结果提供更多的视觉吸引力。使用Mind the Graph，您可以在一个屋檐下找到所有工具！使用 Mind the Graph 更有效地传达您的科学知识。