在当今世界，机器学习非常重要，因为人工智能被视为其中不可或缺的一部分。 通过使用数据来研究计算机算法是机器学习所做的。
他们收集数据，也称为“训练数据”，以预测他们将如何执行任务。 机器学习用于各种领域，例如医学、电子邮件过滤等。
聚类和分类使用统计方法来收集数据，尤其是在机器学习领域。
关键精华
- 聚类是一种用于根据相似数据点的特征对它们进行分组的技术，而分类则根据它们的特征将数据分类到预定义的类中。
- 当没有数据的先验知识时，聚类更有用，目的是发现潜在的模式。 同时，当目标是将新数据分配给预先存在的类别时，分类更合适。
- 各种聚类算法包括 k-means、分层和 DBSCAN，而各种分类算法包括决策树、逻辑回归和支持向量机。
聚类与分类
聚类根据没有预定义类别的相似性对数据点进行分组，而分类使用监督学习将数据点分配给预定的类。 关键区别在于学习方法：聚类采用无监督技术，而分类依赖于监督方法。
聚类在机器学习中也称为聚类分析。 这是一个对象以这样的方式分组的过程：簇内的对象具有相似的属性，但与另一个簇相比时，它却非常不相似。
这种聚类技术用于图像分析、数据压缩、信息检索、模式识别、生物信息学、计算机图形学和机器学习等过程中的统计和探索性数据分析。
分类在机器学习中也称为统计分类。 这是将对象分类并放入一组分类隔间的过程。
分类是根据可量化的观察结果进行的。 包含分类的算法称为分类器。 分类基于两步过程：学习和分类步骤。
对比表
| 比较参数 | 聚类 | 分类 |
|---|---|---|
| 定义 | 聚类是一种将一组中的对象聚类为具有相似性的技术。 | 分类是将观察结果分类为计算机程序输入的过程。 |
| 时间 | 聚类不需要训练数据。 | 分类需要训练数据。 |
| 相 | 它包括单阶段，即分组。 | 它包括两步：训练数据和测试。 |
| 标签 | 它处理未标记的数据。 | 它在其过程中处理标记和未标记的数据。 |
| 目的 | 它的主要目标是揭开隐藏的模式和狭窄的关系。 | 它的目标是定义对象所属的组。 |
什么是聚类？
聚类是机器学习的一部分，它将数据分组到具有高相似性的集群中，但不同的集群可能不同。 它是一种无监督学习方法，非常常用于统计数据分析。
有不同类型的聚类算法，如 K 均值、DBSCAN、模糊 C 均值、层次聚类和高斯 (EM)。
聚类不需要训练数据。 与分类相比，聚类不那么复杂，因为它只包括数据分组。 它不会像分类那样给每个组都贴上标签。
它有一个称为分组的单步过程。 聚类可以表述为关注多个问题的多目标优化问题。
聚类最早是由 Driver 和 Kroeber 在 人类学 1932年，由不同的人介绍到各个领域。
Cartell于1943年将流行的聚类用于人格心理学中的特质理论分类。大致可以分为硬聚类和软聚类。
它有不同的应用，例如 顾客 隔离、社交网络分析、检测动态数据趋势和云计算环境。
什么是分类？
分类基本上用于模式识别，其中将输出值赋予输入值，就像聚类一样。 分类是一种用于数据挖掘的技术，也用于机器学习。
在机器学习中，输出起着重要作用，因此需要分类和回归。 与聚类不同，两者都是监督学习算法。
当输出具有离散值时，则将其视为分类问题。 分类算法有助于在向其提供输入时预测给定数据的输出。
可以有多种类型的分类，如二元分类、多类分类等。
不同类型的分类还包括神经网络、线性分类器：逻辑回归、朴素贝叶斯分类器：随机森林、决策树、最近 邻居和增强树。
分类算法的各种应用包括语音识别、生物特征识别、手写识别、垃圾邮件检测、银行贷款审批、文档分类等。分类需要训练数据，并且与聚类不同，它需要预定义的数据。 这是一个非常复杂的过程。 这是监督学习的结果。 它处理标记和未标记的数据。 它涉及两个过程：训练和测试。
聚类和分类之间的主要区别
- 聚类是一种将具有相似性的组对象聚类的技术。 这是监督学习的结果。 分类是将观察结果分类为计算机程序输入的过程。 这是无监督学习的结果。
- 聚类不需要训练数据。 分类需要训练数据。
- 聚类包括单阶段，即分组。 分类包括两步：训练和测试。
- 聚类处理未标记的数据。 分类在其过程中处理标记和未标记的数据。
- 聚类的主要目标是揭示隐藏的模式以及狭窄的关系。 分类的目标是定义对象所属的组。
- https://books.google.com/books?hl=en&lr=&id=HbfsCgAAQBAJ&oi=fnd&pg=PR7&dq=clustering+and+classification+&ots=RVS-xBcH89&sig=6vliHhJ_PgtjPExTofGjDlvacaM
- https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1002/9780470027318.a5204.pub2
最后更新时间：18 年 2023 月 XNUMX 日
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Sandeep Bhandari 拥有塔帕尔大学计算机工程学士学位（2006 年）。 他在技术领域拥有 20 年的经验。 他对各种技术领域都有浓厚的兴趣，包括数据库系统、计算机网络和编程。 你可以在他的网站上阅读更多关于他的信息 生物页面.
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