Saying:
hi，我是白明锐。一位90后财务人，在职场，玩副业，副业辅助主业。持续深耕业务、财务、税务、法务，以教促学，链接优秀财会人。
在当今这个数据驱动的时代，财务分析已不再局限于传统的财务报表解读和比率分析，而是越来越多地融入了大数据、人工智能等先进技术。
其中，聚类算法作为一种重要的无监督学习方法，在财务数据的挖掘、分类和预测中发挥着举足轻重的作用。
一、聚类算法基础
1、内聚与分离
聚类算法的核心在于通过某种度量标准（如距离、相似度等），将一组杂乱无章的数据点自动划分为若干个小组，使得同一组内的数据点具有较高的相似度（内聚），而不同组之间的数据点则具有较大的差异（分离）。
这种思想类似于我们日常生活中对事物的分类，比如将花和叶子分别归类，因为它们在形态、颜色等方面存在显著差异。
