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始终显示簇边界

是指在聚类分析中，将聚类结果可视化时，将每个簇的边界明确地显示出来，以便更好地理解和解释聚类结果。

聚类分析是一种无监督学习方法，用于将数据集中的样本划分为具有相似特征的组或簇。在聚类分析中，常用的算法包括K-means、层次聚类、DBSCAN等。

始终显示簇边界的优势在于：

提供更直观的聚类结果：通过显示簇边界，可以直观地看到每个簇的形状和位置，帮助我们理解数据的分布情况。
便于进一步分析和解释：簇边界的显示可以帮助我们更好地理解聚类结果，并进一步分析不同簇之间的差异和相似性，从而得出更深入的结论。
辅助决策和应用场景：通过显示簇边界，可以帮助我们做出决策或选择适合的应用场景。例如，在市场细分中，可以根据簇边界来确定不同群体的特征，从而制定针对性的营销策略。

对于始终显示簇边界的实现，可以使用各种数据可视化工具和库，如Matplotlib、D3.js等。具体实现方式取决于所选工具和编程语言。

腾讯云提供了一系列与数据分析和可视化相关的产品和服务，如腾讯云数据湖分析、腾讯云数据仓库、腾讯云数据可视化等。这些产品和服务可以帮助用户进行数据处理、分析和可视化，从而实现始终显示簇边界等需求。

腾讯云数据湖分析：https://cloud.tencent.com/product/dla

腾讯云数据仓库：https://cloud.tencent.com/product/dws

腾讯云数据可视化：https://cloud.tencent.com/product/dav

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