聚类和分类的区别

本文探讨了聚类(Clustering)和分类(Classification)的区别,聚类是根据数据相似性自动分组,如K-means、Spectral Clustering;分类则依赖已知类别特征进行预测,如SVM、Naive Bayes。通过实例帮助理解两者应用场景。

        相信有不少同学在刚接触聚类(Clustering)和分类(Classification)时,搞不清楚二者的区别,现在就来给大家说说这两个玩意的区别,然后再简单地总结一下常用的聚类和分类方法。

       假设有一批人的年龄的数据,大致知道其中有一堆少年儿童,一堆青年人,一堆老年人。

       聚类就是自动发现这三堆数据,并把相似的数据聚合到同一堆中。所以对于这个例子,如果要聚成3堆的话,那么输入就是一堆年龄数据,注意,此时的年龄数据并不带有类标号,也就是说我只知道里面大致有三堆人,至于谁是哪一堆,现在是不知道的,而输出就是每个数据所属的类标号,聚类完成之后,就知道谁和谁是一堆了。

       而分类就是,我事先告诉你,少年儿童、青年人

### 聚类分类的主要区别 #### 定义区分 聚类是一种无监督学习技术,旨在发现数据中的自然分组或簇。这些簇内的对象彼此相似度较高,而与其他簇的对象相异较大[^1]。相反,分类属于有监督的学习过程,通过已知类别标签的数据训练模型来预测新观测值所属的具体类别[^2]。 #### 数据需求对比 在执行聚类分析时,并不需要预先给定任何关于输入实例应归属于哪个群体的信息;而在构建分类器之前,则通常需要一组带有明确标记(即目标变量)的历史记录作为训练素材[^3]。 #### 应用场景举例说明 - **聚类应用** 对客户行为模式进行探索性研究,识别不同类型的消费者群体以便实施精准营销策略。 - **分类应用场景** 利用历史交易记录判断信用卡申请者是否存在潜在欺诈风险,从而决定是否批准授信请求。 ```python from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.datasets import make_classification import matplotlib.pyplot as plt # 创建模拟数据用于展示两类算法的不同之处 X, y = make_classification(n_samples=100, n_features=2, n_informative=2, n_redundant=0, random_state=4) plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1]) plt.title('原始未标注数据') plt.show() # 使用K均值聚类算法处理上述数据集 kmeans = KMeans(n_clusters=2).fit(X) labels = kmeans.labels_ plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=labels) plt.title('经由K-means获得的两个簇') plt.show() ```
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