
數(shù)據(jù)挖掘總結(jié)之分類(lèi)與聚類(lèi)的區(qū)別
分類(lèi)與聚類(lèi)的區(qū)別
Classification (分類(lèi)):
一個(gè) classifier會(huì)從它得到的訓(xùn)練集中進(jìn)行“學(xué)習(xí)”,從而具備對(duì)未知數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)的能力,這種提供訓(xùn)練數(shù)據(jù)的過(guò)程通常叫做 supervised learning (監(jiān)督學(xué)習(xí))。所謂分類(lèi),簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō),就是根據(jù)文本的特征或?qū)傩?,劃分到已有的?lèi)別中。
常用的分類(lèi)算法包括:決策樹(shù)分類(lèi)法,樸素的貝葉斯分類(lèi)算法(native Bayesian classifier)、基于支持向量機(jī)(SVM)的分類(lèi)器,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法,k-最近鄰法(k-nearest neighbor,kNN),模糊分類(lèi)法等。分類(lèi)作為一種監(jiān)督學(xué)習(xí)方法,要求必須事先明確知道各個(gè)類(lèi)別的信息,并且斷言所有待分類(lèi)項(xiàng)都有一個(gè)類(lèi)別與之對(duì)應(yīng)。但是很多時(shí)候上述條件得不到滿(mǎn)足,尤其是在處理海量數(shù)據(jù)的時(shí)候,如果通過(guò)預(yù)處理使得數(shù)據(jù)滿(mǎn)足分類(lèi)算法的要求,則代價(jià)非常大,這時(shí)候可以考慮使用聚類(lèi)算法。
Clustering(聚類(lèi)):
簡(jiǎn)單地說(shuō)就是把相似的東西分到一組,聚類(lèi)的時(shí)候,我們并不關(guān)心某一類(lèi)是什么,我們需要實(shí)現(xiàn)的目標(biāo)只是把相似的東西聚到一起,因此,一個(gè)聚類(lèi)算法通常只需要知道如何計(jì)算相似度就可以開(kāi)始工作了,因此 clustering 通常并不需要使用訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí),這在Machine Learning中被稱(chēng)作unsupervised learning (無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí))。聚類(lèi)分析目的在于將相似的事物歸類(lèi),同一類(lèi)中的個(gè)體有較大的相似性,不同類(lèi)的個(gè)體差異性很大。
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