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数据挖掘中分类分析和聚类分析的区别

来源:未知 编辑:admin 时间:2019-07-28

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  简单的说,分类是一种有监督的学习,事先知道训练样本的标签,通过挖掘将属于不同类别标签的样本分开,可利用得到的分类模型,预测样本属于哪个类别。而聚类是一种无监督的学习,事先不知道样本的类别标签,通过对相关属性的分析,将具有类似属性的样本聚成一类。

  个人觉得,分类分析 和 聚类分析,分别是之分析这两种方法(分类和聚类)的方法,比如分类分析的内容有分析在此样本情况下能够被分类的程度,并且依据此分析重新分布数据,使得数据更容易被分析,相关技术有多类判别分析、主成分分析。聚类分析指类似的能够衡量一个聚类方法的方法。小弟拙见,也是数据挖掘初学者。

  展开全部我觉得分类是已知有哪些类型。而聚类有时候可以发现我们所不熟知的类别,根据数据内部结构特征,物以类聚,这个类别我们有时候是不知道的,甚至聚类后我们无法解释。

  这样也导致分类采用监督分类,一般有训练样本(因为知道类型),而聚类多采用非监督的(因为不知道类型)

  当然我们一般有时候聚类分析和分类分析没有分得特别清楚。聚类分析和分类分析都是来进行分门别类,发现数据间的共性和个性。

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