最佳化分群是什麼

最佳化分群（Optimized Clustering）是一個資料挖掘和機器學習的過程，它的目標是將資料點分類到不同的群體中，使得這些群體在某些特定的標準下達到最佳化。這些標準可能包括群體內的資料點的相似性最大化，或者群體間的差異性最大化。

最佳化分群通常涉及以下幾個步驟：

資料預處理：這可能包括資料清洗、資料轉換、特徵選擇等。

選擇分群演算法：有許多分群演算法可供選擇，例如K-Means、DBSCAN、Hierarchical Clustering等。

設定參數：不同的分群演算法有不同的參數，需要根據資料特性和目標進行設定。

執行分群：使用選定的演算法和參數對資料進行分群。

評估分群結果：使用各種評估指標來評估分群結果的好壞，例如輪廓係數（Silhouette Coefficient）、DB score、 Dunn's index等。

調參和重複分群：根據評估結果調整演算法參數，並重複分群過程，直到得到滿意的結果。

選擇最佳分群：根據評估指標和業務需求，選擇最適合的分群結果。

最佳化分群是一個疊代過程，可能需要多次嘗試才能得到最佳結果。此外，最佳化分群還可能涉及多個因素的權衡，例如分群的速度、準確性、可解釋性等。