聚類和分類的區(qū)別？簡單來說，分類就是按照一定的標(biāo)準(zhǔn)給物體貼上標(biāo)簽，然后按照標(biāo)簽對物體進(jìn)行分類。簡言之，聚類是指通過某種聚類分析，事先不加“標(biāo)簽”，找出聚類原因的過程。不同的是，類別是預(yù)先定義的，類別的

聚類和分類的區(qū)別？

簡單來說，分類就是按照一定的標(biāo)準(zhǔn)給物體貼上標(biāo)簽，然后按照標(biāo)簽對物體進(jìn)行分類。簡言之，聚類是指通過某種聚類分析，事先不加“標(biāo)簽”，找出聚類原因的過程。不同的是，類別是預(yù)先定義的，類別的數(shù)量保持不變。分類器需要通過人工標(biāo)注的分類訓(xùn)練語料庫進(jìn)行訓(xùn)練，屬于引導(dǎo)學(xué)習(xí)的范疇。聚類沒有預(yù)先確定的類別，而且類別的數(shù)目是不確定的。聚類不需要人工標(biāo)注和預(yù)訓(xùn)練分類器，聚類過程中自動生成分類。分類適用于已確定類別或分類體系的情況，如按《國家圖書館分類法》對圖書進(jìn)行分類；聚類適用于沒有分類體系、類別數(shù)不確定的情況，它通常作為一些應(yīng)用的前端，如多文檔摘要、搜索引擎結(jié)果的后聚類（元搜索）等，分類的目的是學(xué)習(xí)一個分類函數(shù)或分類模型（又稱分類器），它可以將數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)項(xiàng)映射到給定類中的類。為了構(gòu)造分類器，需要一個訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)集作為輸入。訓(xùn)練集由一組數(shù)據(jù)庫記錄或元組組成。每個元組是由相關(guān)字段（也稱為屬性或特征）值組成的特征向量。此外，訓(xùn)練樣本還有一個類別標(biāo)簽。具體樣本的形式可以表示為：（V1，V2，…，VN，c）；其中VI表示字段值，c表示類別。分類器的構(gòu)造方法有統(tǒng)計(jì)方法、機(jī)器學(xué)習(xí)方法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法等。聚類是指按照“按種聚類”的原則，將沒有分類的樣本聚合成不同的群的過程。這樣的一組數(shù)據(jù)對象稱為集群，并且描述了每個這樣的集群。它的目的是使屬于同一聚類的樣本彼此相似，而不同聚類的樣本之間不應(yīng)有足夠的相似性。與分類規(guī)則不同的是，在聚類之前，我們不知道要劃分多少個組和什么樣的組，也不知道要定義哪些空間分異規(guī)則。其目的是發(fā)現(xiàn)空間實(shí)體屬性之間的函數(shù)關(guān)系，挖掘出的知識用以屬性名稱為變量的數(shù)學(xué)方程表示。聚類技術(shù)正在蓬勃發(fā)展，涵蓋了數(shù)據(jù)挖掘、統(tǒng)計(jì)學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)、空間數(shù)據(jù)庫技術(shù)、生物學(xué)、市場營銷等領(lǐng)域。聚類分析已經(jīng)成為數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域一個非?；钴S的研究課題。常用的聚類算法有：K均值聚類算法、K中心聚類算法、clarans、birch、clique、DBSCAN等。