聚类分析的距离是什么?

聚类分析的距离是衡量数据点之间相似程度的指标。常见的距离有欧氏距离、曼哈顿距离和余弦距离。欧氏距离是两点间的直线距离，曼哈顿距离是网格路径距离，余弦距离关注方向而非大小。选择哪种距离取决于数据特性和分析目标。不同距离会导致不同的聚类结果，需结合实际场景判断。

距离对聚类的影响

距离类型直接影响聚类的效果。欧氏距离适合球形簇，曼哈顿距离对异常值更鲁棒，余弦距离适合文本数据。高维空间中，欧氏距离可能失效，需降维处理。距离计算量随数据量增加而增大，大数据集需优化算法。合理的距离选择能提升聚类准确性和可解释性。