物以类聚，人以群分”，所谓的聚类，就是将样本划分为由类似的对象组成的多个类的过程。聚类后，我们可以更加准确的在每个类中单独使用统计模型进行估计、分析或预测；也可以探究不同类之间的相关性和主要差异。

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、pandas是什么？二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、第一章电路基础1，参考方向、关联参考方向的物理意

回归分析是数据分析中最基础也是最重要的分析工具。通过研究自变量X和因变量Y的相关关系，尝试去解释Y的形成机制，进而达到通过X去预测Y的目的。常见的回归分析有：线性回归，0-1回归，定序回归，计数回归和生存回归。其划分的依据是因变量Y的类型。一、回归的思想回归分析：研究X和Y之间的相关性。相关性：不解释Y:因变量，类型：1）0-1变量：1是好瓜，0是坏瓜。2）定序变量：Y为a,b,c,d或者为1，2