聚類后的分析：推斷簇的類型
知識點回顧：
- 推斷簇含義的2個思路：先選特征和后選特征
- 通過可視化圖形借助ai定義簇的含義
- 科研邏輯閉環:通過精度判斷特征工程價值
作業：參考示例代碼對心臟病數據集采取類似操作，并且評估特征工程后模型效果有無提升。
在聚類分析中，推斷簇的類型是理解數據內在結構和業務意義的關鍵步驟。以下是系統化的推斷方法及常見簇類型的總結：
一、簇的基本類型
??明顯分離的簇??
??特征??：不同簇中任意兩點之間的距離 > 簇內任意兩點間距離。
??適用場景??：數據自然分組清晰，如生物學中的物種分類。
??示例??：球形或任意形狀的分離簇（圖10-2a）。
??基于原型的簇（中心型簇）??
??特征??：簇內對象到質心（均值）的距離 < 到其他簇質心的距離。
??典型算法??：K-Means、層次聚類。
??局限性??：傾向于生成球形簇，對不規則形狀效果差。
??基于密度的簇??
??特征??：通過高密度區域識別，可處理噪聲和離群點。
??典型算法??：DBSCAN。
??優勢??：適用于纏繞或不規則形狀（如啞鈴狀簇）。
??基于連片的簇??
??特征??：相鄰對象距離在閾值內即歸為同簇，依賴連通性。
??適用場景??：圖結構數據（如社交網絡）。
二、推斷簇含義的方法
??先選特征法??
??步驟??：聚類前選擇與業務強相關的特征（如消費記錄）。
??優點??：結果可直接解釋，避免無關特征干擾。
??案例??：分析用戶購買習慣時，僅用“消費頻率”“金額”等特征聚類。
??后選特征法??
??步驟??：
用全部特征聚類，生成簇標簽；
將簇標簽作為目標變量，構建分類模型（如隨機森林）；
通過SHAP值、特征重要性篩選關鍵特征解釋簇
??可視化輔助分析??
降維（如PCA）后繪制散點圖，觀察簇分布；
結合業務知識標注簇類型（如“高風險心臟病患者簇”）。
三、實際應用注意事項
??評估簇的合理性??
檢查每個簇的樣本量（避免過小無意義）；
結合輪廓系數、CH指數等指標優化聚類參數。
??業務邏輯閉環??
將聚類結果作為新特征加入監督模型（如分類預測）；
通過精度提升驗證特征工程價值（如心臟病數據集預測）。
??避免常見誤區??
非球狀簇勿強制用K-Means（可選DBSCAN）；
高維數據需先降維再解釋，避免“維度災難”。
總結
推斷簇類型需結合??數據特性??（形狀、密度）與??業務目標??。優先嘗試“后選特征法”+可視化全面探索，再通過“先選特征法”聚焦業務解釋。最終需以監督模型驗證聚類的實際價值（如預測效果提升）。若效果未達預期，可嘗試過采樣（SMOTE）或調整聚類算法進一步優化。
