【clusters翻译成中文】“聚类”
2. 直接用原标题“clusters”翻译成中文，生成一篇原创的优质内容（加表格形式）：
一、
“Clusters”在中文中通常翻译为“聚类”，是一个在数据分析、机器学习和统计学中非常常见的概念。聚类是一种无监督学习方法，用于将数据集中的对象按照相似性或距离划分为不同的组或群集。其核心目标是让同一组内的对象尽可能相似，而不同组之间的对象尽可能不同。
聚类技术广泛应用于市场细分、图像识别、社交网络分析、客户分群等多个领域。常见的聚类算法包括K均值（K-means）、层次聚类（Hierarchical Clustering）、DBSCAN等。每种算法都有其适用场景和优缺点。
为了更好地理解聚类的概念与应用，以下通过表格形式对几种常见聚类方法进行简要对比。
二、聚类方法对比表
| 聚类方法 | 算法类型 | 是否需要指定簇数 | 运行效率 | 适用场景 | 优点 | 缺点 |
| K均值（K-means） | 基于距离 | 需要 | 高 | 数据分布较均匀 | 计算速度快，实现简单 | 对初始中心敏感，无法处理非球形数据 |
| 层次聚类（Hierarchical） | 基于距离 | 不需要 | 中等 | 小规模数据，需观察层级结构 | 可视化效果好，无需预设簇数 | 计算复杂度高，不适用于大规模数据 |
| DBSCAN | 基于密度 | 不需要 | 中等 | 存在噪声或任意形状的数据 | 能识别噪声点，适应非球形簇 | 参数敏感，对高维数据效果差 |
| 高斯混合模型（GMM） | 概率模型 | 需要 | 中等 | 数据具有概率分布特征 | 更灵活，可处理重叠簇 | 计算量较大，对参数选择敏感 |
三、总结
“聚类”作为数据分析的重要工具，帮助我们从海量数据中发现潜在的模式和结构。不同的聚类方法适用于不同的场景，选择合适的算法对于提高分析效果至关重要。在实际应用中，建议结合数据特点、计算资源以及业务需求，合理选择聚类方法。
如需进一步探讨具体应用场景或算法实现细节，欢迎继续提问。
