分簇散点图

分簇散点图是一种常用的数据可视化方法，通过将数据点按照其相似性分为不同的簇，然后将它们绘制在二维平面上，以展示它们的分布和聚集情况。

这种图形可以帮助我们更好地理解数据的模式和结构，从而提取出有用的信息。通常情况下，分簇散点图的每个数据点代表一个样本，而每个簇则反映了样本之间的相似度。通过观察这些簇的分布及其与其他簇之间的关系，我们可以推断出数据中存在的不同群体和类别。此外，分簇散点图还可以用于异常检测，因为异常样本通常会在图形中呈现出较大的偏离或离群。

分簇散点图的绘制可以使用各种算法，如K-means、层次聚类等。这些算法会根据不同的聚类准则（如欧氏距离、相似性度量等）和参数设置来将样本进行分组。最后，我们可以用不同的颜色或标记来表示不同的簇，从而更直观地展示整个数据的分布。通过分簇散点图，我们能够从数据中发现更多的规律和趋势，为进一步的数据分析和决策提供依据。