数据分析聚类分析课后答案主要涉及到聚类分析的基本概念、方法、步骤以及实际应用等内容。
聚类分析是一种无监督学习方法，主要目的是通过比较数据对象之间的相似性或差异性，将相似的数据对象聚集到一起，形成不同的类别。其主要方法包括层次聚类和划分聚类，其中层次聚类又可以分为凝聚型和分解型，划分聚类则包括k-means、k-medoids等算法。在进行聚类分析时，需要先选择合适的距离度量方法，然后选择合适的聚类算法，最后通过调整聚类个数和参数，得到最佳的聚类结果。
1.距离度量方法：包括欧氏距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离、余弦相似度等，选择哪种方法主要取决于数据的特性和问题的需求。
2.聚类算法的选择：不同的聚类算法有不同的优缺点，例如k-means算法简单快速，但需要预先设定聚类个数，且对初始值敏感；而层次聚类不需要预先设定聚类个数，但计算复杂度较高。
3.聚类分析的应用：聚类分析在许多领域都有广泛的应用，如市场分割、生物信息学、社交网络分析等。
总的来说，数据分析聚类分析课后答案需要根据具体的问题和数据，选择合适的距离度量方法和聚类算法，进行聚类分析，最终得到有价值的聚类结果。
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