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數(shù)據(jù)挖掘總結之分類與聚類的區(qū)別
2018-06-07
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數(shù)據(jù)挖掘總結之分類與聚類的區(qū)別

分類與聚類的區(qū)別

Classification (分類)：

一個 classifier會從它得到的訓練集中進行“學習”，從而具備對未知數(shù)據(jù)進行分類的能力，這種提供訓練數(shù)據(jù)的過程通常叫做 supervised learning (監(jiān)督學習)。所謂分類，簡單來說，就是根據(jù)文本的特征或屬性，劃分到已有的類別中。

常用的分類算法包括：決策樹分類法，樸素的貝葉斯分類算法(native Bayesian classifier)、基于支持向量機(SVM)的分類器，神經(jīng)網(wǎng)絡法，k-最近鄰法(k-nearest neighbor，kNN)，模糊分類法等。分類作為一種監(jiān)督學習方法，要求必須事先明確知道各個類別的信息，并且斷言所有待分類項都有一個類別與之對應。但是很多時候上述條件得不到滿足，尤其是在處理海量數(shù)據(jù)的時候，如果通過預處理使得數(shù)據(jù)滿足分類算法的要求，則代價非常大，這時候可以考慮使用聚類算法。

Clustering(聚類)：

簡單地說就是把相似的東西分到一組，聚類的時候，我們并不關心某一類是什么，我們需要實現(xiàn)的目標只是把相似的東西聚到一起，因此，一個聚類算法通常只需要知道如何計算相似度就可以開始工作了，因此 clustering 通常并不需要使用訓練數(shù)據(jù)進行學習，這在Machine Learning中被稱作unsupervised learning (無監(jiān)督學習)。聚類分析目的在于將相似的事物歸類，同一類中的個體有較大的相似性，不同類的個體差異性很大。

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