在機器學習中，常常有人分不清分類和聚類。分類與聚類是機器學習中基礎但卻很重要的概念。下面就讓我們看看分類和聚類的區別吧。
在日常生活中，我們見到西瓜就知道它是一種水果，見到冬瓜便知道它是一種蔬菜。
這是人們硬性規定好的我們已經知道的常識。那麼我們是如何知道的呢？可能是父母
或者老師或者其他人告訴你們這個東西就是這麼叫的。想想我們小時候幾乎每家都有
乙個兒童認知表，上面畫著水果蔬菜各種動物等。有人告訴你事物的分類，並訓練你
認知他們並將它們分類，這就是分類的本質。
在生活中，有其他人告訴你或規定這個東西是什麼屬於哪一類的，我們才知道它是什
麼屬於哪一類。那麼如果出現了個新東西，或者沒人告訴你，你怎麼才能區分他們
呢？你可能會根據他們的外表，顏色等特徵來區分它們，你根據特徵將相似的東西歸
在一起，這就叫做聚類。
分類就是在已知分類有意地訓練機器區分資料屬於哪一類。
聚類就是在未知分類，讓機器自己找出哪些資料相似，並將相似的資料歸為一類。
就像是武俠**中門派**和散修一樣的區別。門派**有師傅告訴如何修煉是正確的，並引導你走向正確的修煉道路。而散修只能自己總結摸索正確的修煉道路。
聚類與分類區別
分類 classification 找出描述並區分資料類或概念的模型 或函式 以便能夠使用模型 類標記未知的物件類。分類分析在資料探勘中是一項比較重要的任務,目前在商業上應用最多。分類的目的是學會乙個分類函式或分類模型 也常常稱作分類器 該模型能把資料庫中的資料項對映到給定類別中的某乙個類中。分類和...
機器學習中分類和聚類的區別
在機器學習中有兩種常見的任務 分類 classification 和聚類 clustering 在初學機器學習時，對這兩個概念的理解容易混淆，隨著學習的深入，對這兩個概念有了基本的認識，現總結如下 1.分類 屬於監督學習的範疇，根據一些給定的已知類別的樣本，使它能夠對未知類別的樣本進行分類，要求必須...
機器學習中分類與聚類的本質區別
機器學習中有兩類的大問題，乙個是分類，乙個是聚類。在我們的生活中，我們常常沒有過多的去區分這兩個概念，覺得聚類就是分類，分類也差不多就是聚類，下面，我們就具體來研究下分類與聚類之間在資料探勘中本質的區別。分類有如下幾種說法，但表達的意思是相同的。分類演算法的侷限 分類作為一種監督學習方法，要求必須事...