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您可以根据客户的购买行为或人口统计数据识别客户群体。在生物学中，可以根据基因的功能或表达模式对其进行分组。在社会科学中，态度和信念用于识别个体的子群体。除了异常检测和欺诈检测外，聚类分析还可用于检测异常值和欺诈。它不仅可以洞察数据的结构，还可以用于指导未来的分析。聚类分析在各个领域都有大量应用，使其成为数据分析的宝贵工具。 生物学、计算生物学和生物信息学 生物信息学、计算生物学和生物学越来越多地使用聚类分析。


随着基因组和蛋白质组数据越来越可用，识别模式和关系的需求 西班牙手机号格式 也随之增加。可以对基因表达模式进行分组，可以根据结构相似性对蛋白质进行分组，或者可以使用临床数据来识别患者亚组。然后可以使用这些信息来开发靶向疗法，确定潜在的药物靶点，并更好地了解疾病的潜在机制。通过将聚类分析应用于生物学、计算生物学和生物信息学，可以彻底改变我们对复杂生物系统的理解。 商业与营销 聚类分析在商业和营销中的应用非常广泛。市场细分是聚类分析在商业中的常见应用。




企业可以根据客户行为、人口统计和其他因素确定不同的细分市场，从而为每个细分市场制定有针对性的营销策略。此外，聚类分析可以帮助企业识别客户反馈和投诉中的模式。供应链管理也可以从聚类分析中受益，聚类分析可用于根据供应商的表现对其进行分组并确定节省成本的机会。通过使用聚类分析，商业组织可以深入了解其客户、产品和运营情况。 计算机科学 计算机科学广泛使用聚类分析。数据挖掘和机器学习经常使用它来从大型数据集中识别模式。