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數(shù)據(jù)挖掘中，分類與聚類的區(qū)別
2017-12-11
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數(shù)據(jù)挖掘中，分類與聚類的區(qū)別

本文對(duì)數(shù)據(jù)挖掘中，極為常見的兩類算法：分類與聚類，做個(gè)梳理。
首先，來看看分類和聚類各自的一些定義描述。
分類(classification )：
分類算法需要學(xué)習(xí)，它通過學(xué)習(xí)找出描述并區(qū)分?jǐn)?shù)據(jù)類的模型，以將模型應(yīng)用于預(yù)測(cè)標(biāo)記未知的對(duì)象類。即從歷史數(shù)據(jù)紀(jì)錄中通過學(xué)習(xí)，自動(dòng)推導(dǎo)出對(duì)給定數(shù)據(jù)的推廣描述，從而能對(duì)未來數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)。

分類的目的產(chǎn)出，是一個(gè)分類函數(shù)或分類模型，亦稱分類器，可以把數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)項(xiàng)映射到預(yù)設(shè)類別其中一個(gè)。
分類器通過訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)集來構(gòu)造。訓(xùn)練集由一組元組構(gòu)成，每個(gè)元組是一個(gè)若干字段（又稱屬性或特征）值組成的特征向量，并包含有一個(gè)類別標(biāo)記。一個(gè)具體樣本的形式可表示為：（V1,V2,…,Vn; c）；其中Vi表示字段值，c表示類別。
常見分類器的構(gòu)造方法有決策樹、貝葉斯、ANN等。
可通過一下標(biāo)準(zhǔn)來對(duì)分類效果進(jìn)行評(píng)估：
1）準(zhǔn)確率。模型正確地預(yù)測(cè)新樣本的類標(biāo)號(hào)的能力；
2）計(jì)算速度。包括構(gòu)造模型以及使用模型進(jìn)行分類的時(shí)間；
3）強(qiáng)壯性。模型對(duì)噪聲數(shù)據(jù)或空缺值數(shù)據(jù)正確預(yù)測(cè)的能力；
4）可伸縮性。對(duì)于數(shù)據(jù)量很大的數(shù)據(jù)集，有效構(gòu)造模型的能力；
5）模型描述的簡(jiǎn)潔性和可解釋性。模型描述愈簡(jiǎn)潔、愈容易理解，則愈受歡迎。
預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度是用得最多的一種比較尺度，特別是對(duì)于預(yù)測(cè)型分類任務(wù)。而對(duì)于描述型的分類任務(wù)，模型描述越簡(jiǎn)潔越受歡迎。
另外，分類的效果會(huì)樣本的特點(diǎn)有關(guān)，有的數(shù)據(jù)噪聲大，有的有空缺值，有的分布稀疏，有的字段或?qū)傩蚤g相關(guān)性強(qiáng)，有的屬性是離散的而有的是連續(xù)值或混合式的。不存在某種方法能適合于各種特點(diǎn)的數(shù)據(jù)。
聚類(clustering)：
聚類是如下所述的一個(gè)過程：
1） 根據(jù)“物以類聚”的原理，將本身沒有類別的樣本聚集成不同的對(duì)象集合——簇
2） 對(duì)簇進(jìn)行描述
聚類的目的是使得同簇的樣本之間應(yīng)該相似度最大化，而不同簇的樣本應(yīng)相似度最小化。
聚類的目的旨在發(fā)現(xiàn)空間實(shí)體的屬性間的函數(shù)關(guān)系，表示挖掘所得知識(shí)的方程式，以屬性名為變量。
常見聚類算法包括：k-means聚類、層次聚類、SOM聚類、FCM聚類等。
分類與聚類的不同：
分類
1） 預(yù)設(shè)類別，類別數(shù)不變
2） 樣本有標(biāo)記
3） 有指導(dǎo)學(xué)習(xí)
4） 適合類別或分類體系已經(jīng)確定的場(chǎng)合
聚類
1） 無需預(yù)設(shè)類別，類別數(shù)不確定，類別在學(xué)習(xí)中生成
2） 樣本無標(biāo)記，學(xué)習(xí)中標(biāo)記
3） 無監(jiān)督學(xué)習(xí)
4） 合不存在分類體系、類別數(shù)不確定的場(chǎng)合
5） 是一種探索式的學(xué)習(xí)

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