聚類(lèi)和分類(lèi)的區(qū)別

聚類(lèi)是指利用計(jì)算機(jī)根據(jù)樣本之間的相似度將整個(gè)樣本集合聚集成若干個(gè)類(lèi)的過(guò)程。其目標(biāo)是使得屬于同一個(gè)類(lèi)的樣本盡量相似，而屬于不同類(lèi)的樣本差別明顯。系統(tǒng)聚類(lèi)法和k-Means算法是目前聚類(lèi)分析中應(yīng)用最多的兩種方法。分類(lèi)是根據(jù)已經(jīng)掌握的每類(lèi)若干樣本的數(shù)據(jù)信息，總結(jié)出分類(lèi)的規(guī)律性，建立判別公式和判別規(guī)則。

聚類(lèi)和分類(lèi)

當(dāng)遇到新的樣本時(shí)，只需根據(jù)判別公式和判別規(guī)則，就能判別該樣本所屬的類(lèi)別。分類(lèi)技術(shù)包括統(tǒng)計(jì)、模式識(shí)別、人工智能、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等多個(gè)領(lǐng)域。目前常用的分類(lèi)方法有Bayes判別法、k最近鄰(kNN)方法、支持向量機(jī)(SVM)方法、決策樹(shù)方法等。聚類(lèi)是一種無(wú)指導(dǎo)的學(xué)習(xí)過(guò)程，而分類(lèi)則是有指導(dǎo)的學(xué)習(xí)過(guò)程。

聚類(lèi)和分類(lèi)的區(qū)別還在于：聚類(lèi)事先沒(méi)有類(lèi)表，完全是按照樣本間的相似度來(lái)進(jìn)行，即先有樣本后有類(lèi)；而分類(lèi)則是基于某種預(yù)定的類(lèi)表，將類(lèi)表中的條目賦給樣本，即先有類(lèi)后有樣本。