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分类与聚类的主要区别在于：分类算法中，类别是已知的，类别数不变；而聚类中，类别是未知的，类别数不确定。分类需要依赖先验概率，把所有的数据点所组成的空间进行划分，组成一个个不同类别的集合，这些集合通常是不重合的 聚类：没有先验知识，属于无监督学习 适用与多维度，连续变量，基本的思路是概念建模和迭代优化 凝聚型层次聚类算法： 1：定义初始树，类似与B+树，所有数据都

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