聚类分析适合数据量多少的进行分析?

聚类分析适合处理中小型数据集，数据量在几千到几万条时效果最佳。数据量过大会导致计算时间变长，结果不够准确。比如电商用户行为分析、客户分群、图像分类等场景常用聚类。数据量太小则无法体现数据分布规律，聚类结果可能没有实际意义。数据预处理时，标准化和去噪对聚类效果影响很大。

聚类分析的数据规模

聚类分析对数据量敏感，10万条以上数据需要优化算法。K-means算法处理10万条数据约需几分钟，DBSCAN算法效率更低。实际应用中，企业常用抽样或降维技术处理大数据。比如银行客户细分时，先抽取1万条样本聚类，再推广到全量数据。数据维度过高也会影响聚类效果，特征选择很重要。