聚类-分类

本文详细阐述了聚类与分类两种基本的数据分析方法之间的区别。聚类是一种无监督的学习技术,用于发现数据集中的自然分组;而分类则是一种监督学习方法,需要预先定义类别并了解各类别的特征。此外,文章还探讨了相似性的度量问题,这是聚类分析中的关键步骤。

今天学到的东西

  1. 聚类和分类的区别:分类事先需要知道到底分几类,每类的特性等,而聚类分析是一种探查数据结构的工具,将对象划分为簇,使得同一簇的对象相似,而不同簇的对象相异。对象可以通过某些度量或与其他对象的关系来描述,分类不同,聚类不需要以先验只是符来标定数据类别标号的假定,因此,聚类属于非监督学习技术。
  2. 相似性及其度量:其实在聚类中最重要的就是相似性分析和度量了,这里的度量也是针对对象特征的,所以首先要产生特征,然后提炼特征,规范化特征,减少特征。

           相似性

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