聚类Clustering和分类Classification的区别

1. 目的：

   • 聚类：旨在将数据集中的样本分成若干组（簇），使得同一组内的样本在某种意义上更相似，而不同组的样本差异更大。聚类是一种探索性分析，用于发现数据中的自然结构。
   • 分类：旨在根据已知的标签信息，将新的数据样本分配到预定义的类别中。分类是一种预测性分析，用于根据已有知识对新的数据点进行标记。

2. 方法：

   • 聚类：是一种无监督学习技术，不依赖于预先的标签信息。常见的聚类算法包括K-means、层次聚类、DBSCAN等。
   • 分类：是一种监督学习技术，需要预先标注好的训练数据。常见的分类算法包括逻辑回归、支持向量机（SVM）、决策树、随机森林等。

3. 应用场景：

   • 聚类：用于市场细分、图像分割、生物信息学、社交网络分析等领域， where the categories are not known a priori.
   • 分类：用于垃圾邮件检测、疾病诊断、信用评分、图像识别等领域， where the categories are well-defined and labeled data is available.

4. 输出：

   • 聚类：输出是数据集中每个样本所属的簇的标识，这些簇是算法根据数据特性自动发现的。
   • 分类：输出是数据集中每个样本所属的预定义类别的标识。

5. 知识需求：

   • 聚类：不需要预先的知识关于数据应该如何分组，算法会自动发现结构。
   • 分类：需要预先的知识，即训练数据中的标签，来训练模型进行预测。