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分类是根据输入的样本属性值，在已有标记的数据集条件下，将每个样本映射到先定义好的类别上。分类有很多经典的算法：决策树、回归、贝叶斯、支持向量机等等…关联分析是在交易数据、关系数据或其他信息载体中，查找存在于项目集合或对象集合之间的频繁模式、关联、相关性或因果结构，是发现商品之间的关联联系当然关联分析也可以用于分类，发现事物之间的关联性，吧相互有联系的分到一类，但是在实际运用中，关联分析一般用来进行事物推荐，比如人和人之间喜欢的电影相同，那么就把一个人喜欢的另一个电影推荐给另外一个人，同时，关联分析还可进行变

1、分类和聚类的区别：Classification (分类)，对于一个classifier，通常需要你告诉它“这个东西被分为某某类”这样一些例子，理想情况下，一个 classifier 会从它得到的训练集中进行“学习”，从而具备对未知数据进行分类的能力，这种提供训练数据的过程通常叫做supervised learning (监督学习)，Clustering (聚类)，简单地说就是把相似的东西分到一组，聚类的时候，我们并不关心某一类是什么，我们需要实现的目标只是把相似的东西聚到一起。因此，一个聚类算法通常只