聚类和分类的区别

聚类和分类的区别是什么简单地说，分类（Categorization or Classification）就是按照某种标准给对象贴标签（label），再根据标签来区分归类。

聚类是指事先没有“标签”而通过某种成团分析找出事物之间存在聚集性原因的过程。

区别是，分类是事先定义好类别，类别数不变。

分类器需要由人工标注的分类训练语料训练得到，属于有指导学习范畴。

聚类则没有事先预定的类别，类别数不确定。

聚类不需要人工标注和预先训练分类器，类别在聚类过程中自动生成。

分类的目的是学会一个分类函数或分类模型（也常常称作分类器），该模型能把数据库中的数据项映射到给定类别中的某一个类中。

要构造分类器，需要有一个训练样本数据集作为输入。

训练集由一组数据库记录或元组构成，每个元组是一个由有关字段（又称属性或特征）值组成的特征向量，此外，训练样本还有一个类别标记。

一个具体样本的形式可表示为：（v1，v2，…，vn；c）；其中vi表示字段值，c表示类别。

分类器的构造方法有统计方法、机器学习方法、神经网络方法等等。

聚类（clustering）是指根据“物以类聚”原理，将本身没有类别的样本聚集成不同的组，这样的一组数据对象的集合叫做簇，并且对每一个这样的簇进行描述的过程。

它的目的是使得属于同一个簇的样本之间应该彼此相似，而不同簇的样本应该足够不相似。

与分类规则不同，进行聚类前并不知道将要划分成几个组和什么样的组，也不知道根据哪些空间区分规则来定义组。

其目的旨在发现空间实体的属性间的函数关系，挖掘的知识用以属性名为变量的数学方程来表示。

聚类技术正在蓬勃发展，涉及范围包括数据挖掘、统计学、机器学习、空间数据库技术、生物学以及市场营销等领域，聚类分析已经成为数据挖掘研究领域中一个非常活跃的研究课题。

常见的聚类算法包括：K-均值聚类算法、K-中心点聚类算法、CLARANS、BIRCH、CLIQUE、DBSCAN等。

分类和聚类的生活例子
入门级
聚类：
一个班级有30学生，每个学生10张不同照片，将这300张照片打乱，聚类就是在不告诉机器任何学生信息，仅凭对300张照片的学习，然后把它分成10类；
分类
一个班级有30学生，每个学生10张不同照片，每张照片上面写了该同学的名字，分类就是机器对这300张照片和照片上的名字进行学习，形成一个包含10个类的模型，用该模型来预测未知照片属于哪个类。

进阶级
聚类：
无监督学习，聚类是指事先没有“标签”而通过某种成团分析找出事物之间存在聚集性原因的过程。

分类：
有监督学习，就是按照某种标准给对象贴标签，再根据标签来区分归类。

注：入门级是本人对聚类和分类的粗浅认识，帮助刚接触分类和聚类的人快速了解区别。

当然，本人认识还比较粗浅，可能表达有不准确的地方，望大牛海涵！谢谢。

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AffinityPropagation算法介绍AP聚类算法1。

分类和聚类1.1分类算法简介分类是寻找一个模型(或函数)来描述和区分数据类或概念，以便用模型预测类来标记未知对象类分类算法或训练集中的数据输入由数据库记录一个接一个组成。

每个记录包含几个属性以形成一个特征向量。

训练集中的每个记录也有与之对应的特定类别标签。

这种标签是系统的输入，通常是一些过去的经验数据。

特定样本可以采取样本向量的形式:(v1，v2，...，越南)；c)这里vi表示字段值，c表示类别分类的目的是分析输入数据，并通过训练集中数据的特征(通常用谓词表示)找到每个类的准确描述或模型生成的类描述用于对未来的测试数据进行分类虽然这些未来测试数据的类别标签是未知的，但是我们仍然可以预测这些新数据所属的类别。

注意力是预测，而不是确定。

我们也可以对数据中的每个类有更好的理解也就是说，我们已经获得了这门课的知识。

以下是对分类过程的简要描述:训练:训练集->特征选择->训练->分类器分类:新样本->特征选择->分类->决策常用的分类算法包括:决策树，K-最近邻，SVM，VSM，贝叶斯，神经网络等1.2聚类算法简介聚类是指根据“物以类聚”的原则将没有类别的样本分组为不同组的过程。

这样一组数据对象被称为集群，并且描述了每个这样的集群。

与分类规则不同，在聚类之前，我们不知道我们将分成哪些组，我们将分成哪些组，也不知道我们将根据哪些空间区分规则来定义组。

其目的是使属于同一个聚类的样本彼此相似，而属于不同聚类的样本应该足够不相似。

聚类分析算法可分为:划分方法、分层方法、基于密度的方法、基于网格的方法和基于模型的方法经典的K均值和K中心都是除法。

1.3分类和聚类聚类分析之间的区别也称为无监督学习或无监督学习。

聚类样本没有标记，需要通过聚类学习算法自动确定。

在分类中，我们知道目标数据库中存在哪些类，我们需要做的是标记每个记录属于哪些类。

主要区别是，性质不同、目的不同、应用不同，具体如下：
一、性质不同
1、数据分类
数据分类就是把具有某种共同属性或特征的数据归并在一起，通过其类别的属性或特征来对数据进行区别。

为了实现数据共享和提高处理效率，必须遵循约定的分类原则和方法，按照信息的内涵、性质及管理的要求，将系统内所有信息按一定的结构体系分为不同的集合，从而使得每个信息在相应的分类体系中都有一个对应位置。

2、数据聚类
数据聚类是指根据数据的内在性质将数据分成一些聚合类，每一聚合类中的元素尽可能具有相同的特性，不同聚合类之间的特性差别尽可能大。

二、目的不同
1、数据分类
数据分类的目的是根据新数据对象的属性，将其分配到一个正确的类别中。

2、数据聚类
聚类分析的目的是分析数据是否属于各个独立的分组，使一组中的成员彼此相似，而与其他组中的成员不同。

三、应用不同
1、数据分类
应用于统计学、计算机控制。

2、数据聚类
广泛应用于机器学习，数据挖掘，模式识别，图像分析以及生物信息等。

知识点归纳数据挖掘中的聚类分析与分类算法数据挖掘中的聚类分析与分类算法数据挖掘是指从大量数据中自动发现有用的模式、关系或规律的过程。

在数据挖掘过程中，聚类分析和分类算法是两个常用且重要的技术。

本文将对这两个知识点进行归纳总结。

一、聚类分析聚类分析是将一组无标签的数据对象进行分组或聚类的数据挖掘技术。

其目标是通过对象之间的相似性将它们划分为若干个簇，使得同一簇内的对象相似度高，不同簇之间的相似度低。

聚类分析广泛应用于市场分割、社交网络分析、图像处理等领域。

常用的聚类算法有以下几种：1. K-means算法：K-means是一种基于距离度量的聚类算法。

它通过逐步迭代，将数据集分为K个簇，使得每个数据对象与本簇内的其他对象的相似度最高。

2. 层次聚类算法：层次聚类算法是一种通过计算不同类别之间的相似性，并逐步合并相似度高的类别的方式进行数据聚类的方法。

Hierarchical Agglomerative Clustering（HAC）是层次聚类的一种常见算法。

3. 密度聚类算法：密度聚类算法是一种通过计算对象的密度来确定簇的方法，常见的算法有DBSCAN和OPTICS算法。

这类算法可以有效地发现具有不同密度分布的聚类。

二、分类算法分类算法是将带有标签的数据集按照类别或标签进行划分的数据挖掘技术。

通过学习已有数据集的特征和类别标签，分类算法能够对新的未标记数据进行分类预测。

分类算法广泛应用于垃圾邮件过滤、文本分类、风险评估等领域。

常用的分类算法有以下几种：1. 决策树算法：决策树算法是一种基于树形结构的分类算法。

它通过对数据集进行递归分割，使得每个子节点具有最佳的纯度或信息增益，从而实现对数据的分类。

2. 朴素贝叶斯算法：朴素贝叶斯算法是一种基于条件概率的分类算法。

它假设特征之间相互独立，并通过计算条件概率来进行分类预测。

3. 支持向量机算法：支持向量机算法是一种通过寻找最优分割超平面将数据划分为不同类别的算法。

卫生统计学基础流行病学数据的聚类分析与分类方法在卫生统计学中，流行病学数据的聚类分析与分类方法是一种重要的分析技术，可以帮助我们更好地理解和处理大量的流行病学数据。

本文将介绍聚类分析和分类方法，并探讨它们在卫生统计学中的应用。

一、聚类分析聚类分析是一种将样本根据某种指标进行分组的数据挖掘方法。

在卫生统计学中，聚类分析可以帮助我们发现不同因素之间的相似性和差异性，从而更好地了解疾病的传播规律和危险因素。

聚类分析方法包括层次聚类和非层次聚类。

层次聚类从样本开始，通过逐步合并最近的样本，形成一个层次结构。

非层次聚类则根据距离或相似性对样本进行聚类，不考虑层次结构。

在卫生统计学中，聚类分析可用于以下方面：1. 疾病分类：根据疾病特征和传播途径等因素，将疾病进行分类。

通过聚类分析，可以发现不同疾病之间的相似性和差异性，为疾病预防和控制提供依据。

2. 群体划分：对于不同聚集水平的疾病，如家庭、社区、城市等，可以通过聚类分析将人群划分为不同的群体，以便进行特定的干预措施。

3. 危险因素识别：通过将人群按照暴露因素进行聚类，可以识别出不同危险因素对疾病发生的影响程度，为干预措施的制定提供依据。

二、分类方法分类方法是根据已知类别的样本建立分类模型，然后利用该模型对未知样本进行分类。

在卫生统计学中，分类方法可以帮助我们预测疾病风险、评估危险因素和选择适当的干预措施。

常见的分类方法包括决策树、逻辑回归、支持向量机和人工神经网络等。

这些方法根据不同的算法原理和样本特征，可以将样本分为不同的类别。

在卫生统计学中，分类方法的应用主要有以下几个方面：1. 风险评估：根据已知危险因素和流行病学数据，建立分类模型，对人群进行风险评估。

通过预测个体的患病风险，可以采取相应的干预措施，提高疾病预防效果。

2. 干预措施选择：根据已有的疾病分类和干预效果，建立分类模型，为不同类型的疾病选择适当的干预措施。

通过分类方法，可以根据不同的病情指导具体的干预策略。