一种非均匀分布数据的分类方法

是聚类分析。聚类分析是一种无监督学习的方法，用于将数据集中的对象划分为具有相似特征的组或簇。它可以帮助我们发现数据中的隐藏模式和结构。

聚类分析的优势包括：

1. 数据探索性分析：聚类分析可以帮助我们对数据进行初步的探索性分析，发现数据中的内在结构和关系。
2. 无需先验知识：聚类分析是一种无监督学习方法，不需要事先了解数据的标签或类别信息，适用于未标记的数据集。
3. 可扩展性：聚类分析可以应用于大规模数据集，适用于处理大量的非均匀分布数据。
4. 应用广泛：聚类分析在许多领域都有广泛的应用，如市场分析、社交网络分析、图像处理等。

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