聚类与分类的区别

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。

x1 ,
(
( x1
x2旳值。可用下列递推
k ) xi ) /( N1(k ) 1)
x(k 1) 2
(k)
x2
(k)
(x2
xi
)
/(
N
(k 2
)
1)
x1 (k ) , x2 (k )是第k步对分时两类均值,
x1(k 1) , x2(k 1)是下一次对分时把xi从G1(k )
划到G2(k)时的两类均值
所以x1 Z1(1)
再继续进行第二，第三次迭代… 计算出 E(2) , E(3) , …
次数 1 2 3 4 5 6 7 8 9
10 11
G1 G2
x21 x20 x18 x14 x15 x19
x11 x13 x12 x17 x16
E值 56.6 79.16 90.90 102.61 120.11 137.15 154.10 176.15 195.26 213.07 212.01
Ni为第i类的样本数.
离差平方和增量：设样本已提成ωp,ωq两类， 若把ωp,ωq合为ωr类，则定义离差平方：
Dp2q Sr (S p Sq )
其中S p , Sq分别为 p类于q类的离差平方和, S r为 r 类的离差平方和
增量愈小，合并愈合理。
聚类准则
Jw Min
类内距离越小越好 类间距离越大越好
体积与长，宽，高有关；比重与材料，纹理，颜 色有关。这里低、中、高三层特征都有了。
措施旳有效性
特征选用不当 特征过少 特征过多 量纲问题
主要聚类分析技术
谱系法（系统聚类，层次聚类法） 基于目旳函数旳聚类法（动态聚类） 图论聚类法 模糊聚类分析法
2.2模式相同度度量

关联、分类和聚类的方法进行分析的财务管理问题
一、关于聚类、分类、关联的区分
聚类、分类有相似之处，它们都是对一类数据进行分组，一类数据有现有的分组标准，比如某银行要对一组信用卡持卡人数据进行分组，数据包括持卡人姓名、性别、年龄、收入、过去一年消费金额，以往的分组标准是持卡人消费金额，现在如果仍然按照“过去一年消费金额”进行分组，就属于分类，如果现在不按既有标准了，按照持卡人年龄段进行分组，就属于聚类。

关联分析与前两者有明显区别，关联分析不是针对一类数据，它是寻找不同数据类别的关联性，继续刚才的例子，我们知道很多银行同时也在做电商业务，银行也有自己的网上商城，现在银行对信用卡持卡人数据与网上商城电子类商品销售数据做分析，发现电子类产品消费最多的是30岁左右、月收入1万元以上的男性持卡人用户，在商品销售与持卡人这两类数据中找到了关联性，这就属于关联分析。

决策树是一种常用于预测模型的算法，它通过将大量数据有目的的分 类，从中找到一些有价值的，潜在的信息。它的主要优点是描述简单，分 类速度快，特别适合大规模的数据处理
分割准则：
Gini指数变化 信息增益（熵） 上面两个准则是值越大，表示节点越 “不纯”，越小表示越“纯” （二者选一即可）
决策树应用于肿瘤基因表达谱的分类分析
分类分析
上述无监督的聚类分析可同时对样本和基因进行聚类。而有监督的分类分 析一般是单向的，即以基因为属性，构建分类模式对样本的类别进行预测。还 可以同时进行疾病相关基因的挖掘。 常用分类方法： • Fisher线性判别 • K近邻分类法（略） • PAM方法 • 决策树
Fisher线性判别
Fisher线性判别的思想是： 找到一个投影矩阵，通过这个投影矩阵将各类样本数据映射到一个新的空间， 使得投影后两类相隔尽可能远，而同一类内的样本尽可能聚集。
像上图所示的两种投影方案，左边的投影方向可以将两种样本区分开 来，而右边的投影方向不能区分开来，所以左边的投影方向更好。
PAM方法
又叫K-medoids（K-中心点）聚类，使K-means（K-均值）聚类的改进。 基本思想：每类样本的质心向所有样本的质心进行收缩。
基因2
基因1
K-均值聚类和K-中心点聚类区别： k-means的质心是各个样本点的平均，可能是样本点中不存在的点 k-medoids的质心一定是某个样本点的值 这个不同使他们具有不同的优缺点：
决策树优点： 不需要使用者了解很多背景知识（这同时也是它的最大缺点）， 概念 简单， 计算效率高 作为一种非参数分类方法，使用者不需要输入任何参数 分类的结果意义明确， 可解释性强
有关决策树的演变算法也很多

习题一、选择题1 .关于k-近邻算法说法错误的是OA是机器学习B是无监督学习Ck代表分类个数Dk的选择对分类结果没有影响2 .关于k-近邻算法说法错误的是OA一般使用投票法进行分类任务Bk-近邻算法属于懒惰学习C训练时间普遍偏长D距离计算方法不同，效果也可能显著不同3 .关于决策树算法说法错误的是OA受生物进化启发B属于归纳推理C用于分类和预测D自顶向下递推4 .利用信息增益来构造的决策树的算法是OAID3决策树B递归C归约DFIFO5 .决策树构成的顺序是（）A特征选择、决策树生成、决策树剪枝B决策树剪枝、特征选择、决策树生成C决策树生成、决策树剪枝、特征选择D特征选择、决策树剪枝、决策树生成6 .朴素贝叶斯分类器属于O假设A样本分布独立B属性条件独立C后验概率已知D先验概率已知7 .支持向量机是指OA对原始数据进行采样得到的采样点B决定分类平面可以平移的范围的数据点C位于分类面上的点D能够被正确分类的数据点8 .关于支持向量机的描述错误的是OA是一种监督学习的方式B可用于多分类问题C支持非线性核函数D是一种生成式模型9 .关于k-均值算法的描述错误的是OA算法开始时，k-means算法时需要指定中心点B算法效果不受初始中心点的影响C算法需要样本与中心点之间的距离D属于无监督学习10 .k-Medoids与k-means聚类最大的区别在于（）A中心点的选择规则B距离的计算法方法C应用层面D聚类效果二、简答题1 .k-近邻算的基本思想是什么？2 .决策树的叶结点和非叶结点分别表示什么？3 .朴素贝叶斯分类器为什么是“朴素”的？4 .线性可分支持向量机的基本思想是什么？5 .核技巧是如何使线性支持向量机生成非线性决策边界的？6 .什么是聚类？聚类和分类有什么区别？7 .试举例聚类分析的应用场景,参考答案一、选择题1.D2,C3.A4.A5.D6.B7.C8.D9.B 10.A二、简答题1.请简述k・近邻算法的思想答：给定一个训练样本集合D以及一个需要进行预测的样本X：对于分类问题，k-近邻算法从所有训练样本集合中找到与X最近的k个样本，然后通过投票法选择这k个样本中出现次数最多的类别作为X的预测结果;对于回归问题,k近邻算法同样找到与X最近的k个样本,然后对这k个样本的标签求平均值，得到X的预测结果。

48
非恒定的相似度
➢ 如果一个二值变量的两个取值的重要性不同等重要，则该
二元变量就是不对称的。
▪ 如一个疾病disease的测试结果positive或negative，显然这两 个测试结果的重要性是不一样的：
➢ 通常将比较重要的输出结果，编码为1；而将另一结果编码 为0.
➢ 基于这样的二元变量的相似度被称为非恒定的相似度.
7
7.1 什么是聚类分析
聚类(Clustering)：
根据“物以类聚”的道理，对样品和指标进行分类的一种 多元统计分析方法； 聚类分析中“类”的特征：
➢ 聚类所说的类不是事先给定的，而是根据数据的相 似性和距离来划分；
➢ 聚类的数目和结构都没有事先假定。
9
聚类准则对聚类结果的影响
羊,狗,猫, 鲨鱼
蜥蜴,蛇, 麻雀，海鸥, 金鱼,青蛙
金鱼, 鲨鱼
羊,狗,猫,蜥蜴, 蛇,麻雀，海鸥, 青蛙
(a)繁衍后代的方式
羊,狗,猫,
金鱼,
蜥蜴,蛇,麻雀， 鲨鱼
海鸥,
青蛙
(c) 生存环境
(b) 肺的存在
蜥蜴,蛇,麻 雀，海鸥, 青蛙
金鱼
羊,狗, 猫,
鲨鱼
(d)繁衍后代的方式和是否存在肺
距离测度对聚类结果的影响
年龄 收入 家庭人口数
甲
30
3000
1
乙
40
3200
3
d ( 3 4 0 )2 0 ( 30 30 ) 2 2 0 ( 1 0 3 )2 0
示例：
另外，明氏距离的数值与指标的量纲有关。如，二维样本 （身高、体重），有三个样本：
a(180,50); b(190,50); c(180,60) 则a与b之间的明氏距离（欧氏距离、切比雪夫距离）等 于a与c之间的距离 ❖但问题是，身高的10cm真的等价于体重的10kg吗？ ❖因此，明氏距离无法消除量纲的影响，在衡量这类样本 的相似度时容易出现问题。

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。

(xi , yi 0, xi yi 0)
该距离能克服量纲的影响，
但不能克服分量间的相关性。
9
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距离测度(差值测度) (6)马氏(Mahalanobis)距离
d 2 (xi , x j ) (xi x j )T V 1(xi x j )
其中
V
1 m 1
m i 1
( xi
( xi x j )T AT ( AT )1Vx1A1A( xi x j )
( xi x j )TVx1( xi x j )
d
2 x
(
xi
,
x
j
)
12
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马氏距离的一般定义
设 x、 y是从期望矢量为 、协方差矩阵为的母体G中抽
取的两个样本，则它们间的马氏距离定义为
d 2 (x, y) (x y)T 1(x y) 当 x和 y是分别来自两个数据集中的样本时，设C是它们
递推公式
Dkl max[Dkp , Dkq ] p
k q
23
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（三）中间距离
递推公式
D2 1 D2 1 D2 1 D2
2 2 4 kl
kp
kq
pq
l
p
p
Dpq
q
q
Dkl
Dkp
Dkq
k
k
24
第24页，共94页。
（四）重心距离
递推公式
D2 np D2 nq D2 npnq D2 kl np nq kp np nq kq (np nq )2 pq
7
第7页，共94页。
距离测度(差值测度)
设 x (x1, x2 , , xn )T ，y ( y1, y2, , yn )T ⑴ 欧氏(Euclidean)距离

数据挖掘——探索数据的奥秘智慧树知到课后章节答案2023年下青岛工学院青岛工学院第一章测试1.数据挖掘（Data Mining）就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。

（）A:对 B:错答案:对2.下面哪些是时空数据的应用（）。

A:气象学家使用人造卫星和雷达观察飓风 B:从多媒体数据库中发现有趣的模式 C:机动车辆管理者把GPS安装在汽车上，以便更好地监管和引导车辆 D:动物学家把遥感设备安装在野生动物身上，以便分析生态行为答案:气象学家使用人造卫星和雷达观察飓风;机动车辆管理者把GPS安装在汽车上，以便更好地监管和引导车辆;动物学家把遥感设备安装在野生动物身上，以便分析生态行为3.数据挖掘生命周期的数据理解阶段，起于原始数据收集，止于熟悉数据、识别数据质量问题。

（）A:对 B:错答案:错4.以下关于数据挖掘规律的描述中，不正确的是（）。

A:业务知识是数据挖掘过程每一步的中心 B:对所有领域的每个数据挖掘问题,总有模式可循。

C:数据准备超过数据挖掘过程的3/4 D:给定应用的正确模型只能通过实验发现答案:数据准备超过数据挖掘过程的3/45.关于数据挖掘生命周期的部署阶段，说法正确的是（）。

A:部署阶段要完成模型的创建 B:执行部署步骤的通常是数据分析师 C:部署通常是数据挖掘项目的终点 D:建立模型的目的不能仅仅是增加对数据的了解答案:部署阶段要完成模型的创建6.“8,000”和“10,000”表示:（）。

A:数据 B:信息 C:知识 D:智慧答案:数据7.“8,000米是飞机飞行最大高度”与“10,000米的高山”表示:（）。

A:数据 B:知识 C:信息 D:智慧答案:信息8.“飞机无法飞过高山”表示:（）。

A:知识 B:智慧 C:数据 D:信息答案:知识9.数据取样时，除了要求抽样时严把质量关外，还要求抽样数据必须在足够范围内有代表性。

算法实例
O x y
1
2 3 4 5Βιβλιοθήκη 00 1.5 5 5
2
0 0 0 2
数据对象集合S见表1，作为一个聚类分析的二 维样本，要求的簇的数量k=2。 O (1)选择 O1 0,2 ， 2 0,0 为初始的簇中心， 即 M 1 O1 0,2 ， M 2 O2 0,0 。 (2)对剩余的每个对象，根据其与各个簇中心的 距离，将它赋给最近的簇。 对 O3 ： 2 2

0 5
0 5
2

2 2
2
2
5
29
1
5
5
2



0 2

• 因为 d M 1 , O 5 d M 2 , O 5 所以将 O 5分配给 C
• 更新，得到新簇
E1 0 0
2 2
C1 O1 ,O5
和
2
C 2 O 2 , O 3 , O 4
xi1,xi2,„xid和xj1,xj2,„xjd分别是样本xi和xj对应d个描 述属性A1,A2,„Ad的具体取值。 • 样本xi和xj之间的相似度通常用它们之间的距离d(xi,xj) 来表示，距离越小，样本xi和xj越相似，差异度越小；距
离越大，样本xi和xj越不相似，差异度越大。
欧式距离公式如下：
d xi , x j
x
d k 1
ik
x jk
2
平均误差准则函数
• K-means聚类算法使用误差平方和准则函数来评价聚类 性能。给定数据集X，其中只包含描述属性，不包含类别
属性。假设X包含k个聚类子集X1,X2,„XK；各个聚类子集
中的样本数量分别为n1，n2,„,nk;各个聚类子集的均值代 表点（也称聚类中心）分别为m1，m2,„,mk。 • 误差平方和准则函数公式为：

聚类与分类的相同点
聚类与分类都是经典的数据挖掘技术，它们被广泛应用于各种环境，从科学到
商业到基础教育，可以帮助人们快速理解信息，从而拟定出有效的解决方案。

聚类与分类有很多相似之处，但也有不少区别。

聚类和分类都是以相似性为基础的技术。

这两种技术都可以用于帮助我们区分
数据集中的特征：聚类可以通过一定量度来定义这些特征的相似性，而分类则是从特征本身出发，将不同的类别进行归类。

因此，聚类可以有效利用少量的样本数据进行分类，为基础教育领域中解决大型问题提供可行的解决方案。

但是，使用聚类分类的结果并不能完全得出一个明确的标签，例如：班级里的学生如果可以按学习能力进行聚类，那么每个学生就无法清楚的识别出自己属于何种类别。

与聚类相比，分类有助于准确地划分出数据中的不同特征：比如，分类可以根
据某个学校的入学考试成绩将学生分为不同的等级，从而评估学生的学习程度，并有助于拟定更精确的学习计划。

虽然分类可以给出一个明确的标签，但是不太容易进行扩展，即当新的类别出现时，必须进行重新标记，而无法对其他类别做出调整，这也是基础教育领域极具挑战性的点。

总而言之，聚类与分类都是经典的数据挖掘技术，它们都可以有效地帮助人们
从大量数据中挖掘出有价值的信息，从而有助于将基础教育中的抽象知识形象化，从而实现有效的学习计划的制定。

聚类算法1-概念、聚类算法和分类算法的区别1 聚类算法的概念
⼀种典型的⽆监督学习算法，
主要⽤于将相似的样本⾃动归到⼀个类别中
计算样本和样本之间的相似性，⼀般使⽤欧式距离
聚类算法分类
粗聚类
细聚类
2 聚类算法与分类算法最⼤的区别
聚类算法是⽆监督的学习算法，⽽分类算法属于监督的学习算法。

3 聚类算法在现实中的应⽤
⽤户画像，⼴告推荐，Data Segmentation，搜索引擎的流量推荐，恶意流量识别
基于位置信息的商业推送，新闻聚类，筛选排序
图像分割，降维，识别；离群点检测；信⽤卡异常消费；发掘相同功能的基因⽚段。

层次聚类算法优缺点及改进算法
• 优点：适用于任意形状和任意属性的数据集，灵活控制不 同层次的聚类粒度，强聚类能力。 • 缺点：大大延长了算法的执行时间，不能回溯处理。
层次聚类方法尽管简单，但经常会遇到合并或分裂点 的选择的困难。改进层次方法的聚类质量的一个有希望的 方向是将层次聚类和其他聚类技术进行集成，形成多阶段 聚类。下面介绍两个改进的层次聚类方法BIRTH 和CURE 。
层次聚类
当采用划分聚类方法（如k-means）K值选取十分困 难时，我们不妨考虑可以考虑层次聚类。层次聚类是另一 种主要的聚类方法，它具有一些十分必要的特性使得它成 为广泛应用的聚类方法。它生成一系列嵌套的聚类树来完 成聚类。单点聚类处在树的最底层，在树的顶层有一个根 节点聚类。根节点聚类覆盖了全部的所有数据点。 可根据其聚类方式划分为：凝聚（自下而上）聚类和 分裂（自上而下）聚类。层次凝聚的代表是AGNES算法 。层次分裂的代表是DIANA算法。
BIRCH算法试图利用可用的资源来生成最好的聚类结 果。通过一次扫描就可以进行较好的聚类，故该算法的计 算复杂度是O(n)，n是对象的数目。
CURE聚类算法
很多聚类算法只擅长处理球形或相似大小的聚类，另 外有些聚类算法对孤立点比较敏感。CURE算法解决了上 述两方面的问题，选择基于质心和基于代表对象方法之间 的中间策略，即选择空间中固定数目的具有代表性的点， 而不是用单个中心或对象来代表一个簇。该算法首先把每 个数据点看成一簇，然后再以一个特定的收缩因子向簇中 心“收缩”它们，即合并两个距离最近的代表点的簇。
同分类不同，对于一个分类器，通常需要你告诉它 “这个东西被分为某某类”这样一些例子，理想情况下， 一个 分类器会从它得到的训练集中进行“学习”，从而具 备对未知数据进行分类的能力，这种提供训练数据的过 程通常叫做监督学习。 而在聚类的时候，我们并不关心某一类是什么， 我们需要实现的目标只是把相似的东西聚到一起，一个 聚类算法通常只需要知道如何计算相似 度就可以开始工 作了，因此 ，聚类通常并不需要使用训练数据进行学习， 这在 机器学习中被称作无监督学习。

机器学习之分类和聚类的区别
⼀、概念
分类：通过训练集训练出来⼀个模型，⽤于判断新输⼊数据的类型，⽽在训练的过程中，⼀定需要有标签的数据，即训练集本⾝就带有标签。

简单来说，⽤已知的数据来对未知的数据进⾏划分。

这是⼀种有监督学习。

聚类：对于⼀组数据，你根本不知道数据之间的关系，不知道他们是否属于同⼀类，抑或属于不同类别，也不知道到底可以分为多少类。

这个时候，我们就需要聚类算法来对数据进⾏⼀个关系分析，通过聚类，我们可以把未知类别的数据，分为⼀类或者多类，这个过程是不需要标签的，这是⼀种⽆监督学习。

⼆、区别
解释⼀下第五条：步数问题
对于分类问题，⾸先需要使⽤带标签的训练集来训练⼀个分类器出来，然后再将要分类的数据输⼊到分类器进⾏类别划分，所以说是两步。

对于聚类问题，只需要直接对数据进⾏处理，寻找数据之间相同之处来对数据进⾏划分类别，相对于分类来说这⾥只有⼀步。

三、常⽤对应算法
1.分类算法：
K近邻（KNN）
逻辑回归
⽀持向量机
朴素贝叶斯
决策树
随机森林
2.聚类算法：
K均值（K-means）
FCM（模糊C均值聚类）
均值漂移聚类
DBSCAN
DPEAK
Mediods
Canopy。

分类和聚类的区别1. 类别是否预先定义是最直观区别算法书上往往这样解释二者的区别：分类是把某个对象划分到某个具体的已经定义的类别当中，而聚类是把一些对象按照具体特征组织到若干个类别里。

虽然都是把某个对象划分到某个类别中，但是分类的类别是已经预定义的，而聚类操作时，某个对象所属的类别却不是预定义的。

所以，对象所属类别是否为事先，是二者的最基本区别。

而这个区别，仅仅是从算法实现流程来看的。

2. 二者解决的具体问题不一样分类算法的基本功能是做预测。

我们已知某个实体的具体特征，然后想判断这个实体具体属于哪一类，或者根据一些已知条件来估计感兴趣的参数。

比如：我们已知某个人存款金额是10000元，这个人没有结婚，并且有一辆车，没有固定住房，然后我们估计判断这个人是否会涉嫌信用欺诈问题。

这就是最典型的分类问题，预测的结果为离散值，当预测结果为连续值时，分类算法可以退化为计量经济学中常见的回归模型。

分类算法的根本目标是发现新的模式、新的知识，与数据挖掘数据分析的根本目标是一致的。

聚类算法的功能是降维。

假如待分析的对象很多，我们需要归归类，划划简，从而提高数据分析的效率，这就用到了聚类的算法。

很多智能的搜索引擎，会将返回的结果，根据文本的相似程度进行聚类，相似的结果聚在一起，用户就很容易找到他们需要的内容。

聚类方法只能起到降低被分析问题的复杂程度的作用，即降维，一百个对象的分析问题可以转化为十个对象类的分析问题。

聚类的目标不是发现知识，而是化简问题，聚类算法并不直接解决数据分析的问题，而最多算是数据预处理的过程。

3. 有监督和无监督分类是有监督的算法，而聚类是无监督的算法。

有监督的算法并不是实时的，需要给定一些数据对模型进行训练，有了模型就能预测。

新的待估计的对象来了的时候，套进模型，就得到了分类结果。

而聚类算法是实时的，换句话说是一次性的，给定统计指标，根据对象与对象之间的相关性，把对象分为若干类。

分类算法中，对象所属的类别取决于训练出来的模型，间接地取决于训练集中的数据。

聚类与分类问题的比较论文素材聚类与分类问题的比较在机器学习领域，聚类和分类是两个常见的问题。

尽管它们都是用于数据分析和分类，但它们之间存在着一些显著的区别。

本文将探讨聚类和分类的定义、思想、适用场景以及它们之间的差异。

1. 聚类的定义和思想聚类是一种无监督学习的方法，它试图将具有相似特征的数据样本划分到同一个簇中。

聚类的目标是在数据中发现隐藏的模式和结构。

聚类方法通常根据数据点之间的相似度或距离来确定它们的归属关系。

聚类是一种探索性的分析方法，常用于数据预处理、图像分析、市场细分等领域。

2. 分类的定义和思想分类是一种有监督学习的方法，它使用预定义的标签或类别来对数据进行分类。

在分类中，已标记的训练数据集用于学习和构建模型，然后将该模型应用于未标记的测试数据集，以预测其所属的类别。

分类的目标是建立一个决策边界来区分不同类别之间的特征差异。

分类广泛应用于文本分类、图像识别、垃圾邮件过滤等领域。

3. 聚类和分类的适用场景聚类适用于对未知类别的数据进行探索和分析，尤其是在数据集没有预定义标签的情况下。

聚类可以帮助我们理解数据中的模式和结构，并通过将类似的样本聚集在一起来帮助我们进行进一步的数据分析。

例如，在市场细分中，聚类可以根据消费者购买行为将他们划分为不同的群体，以便制定定制化的营销策略。

分类适用于对已知类别的数据进行预测和分类。

通过已知类别的样本进行学习和模型构建，我们可以将新的未标记数据进行分类，并预测它们所属的类别。

例如，在图像识别中，我们可以使用已标记的图像数据集对模型进行训练，然后将该模型应用于未标记的图像，以自动识别它们所属的对象或特征。

4. 聚类和分类的差异聚类和分类之间存在几个重要的差异。

- 监督与无监督：聚类是无监督学习，不需要预定义的标签信息，它依靠数据的内在结构进行样本的聚集。

而分类是有监督学习，依赖于预先标记的训练数据集进行模型构建和预测。

- 目标不同：聚类的目标是发现数据中的隐藏模式和结构，它侧重于数据的相似性和聚集；而分类的目标是将数据划分到预定义的类别中，它更关注于特征的差异和类别的划分。

m 1 n 1 r r
属于不同维度的特征的关系以 Semantic( Aim, Ajn) 表示
• Unbalance Similarity
Unbalance( Ai , Aj ) wm( Aim Ajm)2
m 1 r
不同特征在数据相似度计算中的作用不同
聚类有效性函数（一）
• 最小误差（Je）:
K-means步骤
• • • • • 1 设置初始类别中心和类别数; 2 根据类别中心对数据进行类别划分; 3 重新计算当前类别划分下每类的中心; 4 在得到类别中心下继续进行类别划分; 5 如果连续两次的类别划分结果不变则停止算法;否则 循环2～5 ;
初始值敏感
初始化4个类别中心; 左侧的全体数据仅与第一个类别中心相似;
聚类结果：类内相似度越大越好，类间相似度越小越好;
数据集
• UCI beyond 100 data sets; each case in each data set is represents by some attributes; • attribute: continuous, numerical, Boolean, missing attribute, • often use: iris, zoo, glass, wine;
基于密度的网格聚类（一）
• 1 将数据空间划分为有限个网格单元; • 2 计算每个网格单元的密度; • 3 如果网格单元的密度大于一定阈值则此网 格单元为密集网格; • 4 将临近的密集网格单元合并为一个类别;
基于密度的网格聚类（二）
SOM
• SOM（自组织映射）的由来： 1991，Kohonen提出，模拟人脑中的神经元层; • 人脑中不同的神经元区域负责不同的功能;