🌟【1.离差平方和搜狗百科】📚

在数据分析的世界里，离差平方和（Sum of Squares of Deviations）是一个非常重要的概念。它主要用于衡量数据点与平均值之间的差异程度。简单来说，就是把每个数据点与平均值的差值平方后加总起来，这个值越大，说明数据越分散；反之，则数据越集中。📊

公式表示为：SS = Σ(x_i - x̄)²

其中，x_i 表示每个数据点，x̄ 是所有数据点的平均值。

举个例子，假设我们有一组学生成绩数据：[85, 90, 78, 92]，通过计算离差平方和，我们可以了解这些成绩的波动情况。这项指标在统计学、机器学习等领域有着广泛的应用，尤其是在聚类分析中，用于评估不同分组的效果好坏。🎯

掌握这一知识点，不仅有助于理解数据分布特性，还能为后续的数据建模提供有力支持。💪✨