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分组函数概述
分组函数在数据分析和机器学习领域具有重要作用，主要用于对数据进行分类或分组，以便更好地发现数据中的模式和趋势。以下是分组函数的主要特点和应用场景。
分组函数的作用
分组函数的核心任务是将数据集分成若干组，通常基于某些特征或属性的相似性。通过分组，可以提取数据中的结构信息，为后续的数据分析和建模提供支持。常见的分组函数
在机器学习和统计学中，常用的分组函数包括K-means聚类、DBSCAN聚类、层次聚类等。这些函数通过计算数据点之间的相似性或距离，自动确定数据的自然分组。分组函数的应用场景
分组函数广泛应用于以下场景：通过合理运用分组函数，可以从数据中提取有价值的信息，为业务决策提供支持。
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