1樓：鹿歌深嶼
分類和聚類的區別如下：
區別是，分類是事先定義好類別 ，類別數不變 。分類器需要由人工標註的分類訓練語料訓練得到，屬於有指導學習範疇。聚類則沒有事先預定的類別，類別數不確定。
聚類不需要人工標註和預先訓練分類器，類別在聚類過程中自動生成 。
分類適合類別或分氏跡類體系已經確定的場合，比如按照國圖分類法分類圖書；聚類則適合不存在分類體系、類別數不確定的場合，一般作為某些應用的前端，比如多文件文摘、搜尋引擎結果後聚類(元搜尋)等。
分類的目的是學會乙個分類函式或分類模型(也常常稱作分類器 ),該模型能把資料庫中的資料項對映到給定類別中的某乙個類中。
要構造分類器，需要有乙個訓練樣本資料集作為輸入。訓練集由一組資料庫記錄或元組構成，每個元組是乙個由有關欄位(又稱屬性或特徵)值組橘哪成的特徵向量，此外，訓練樣本還有乙個類別標記。
一圓核碼個具體樣本的形式可表示為：(v1,v2,..vn; c)；其中vi表示欄位值，c表示類別。分類器的構造方法有統計方法、機器學習方法、神經網路方法等等。
2樓：小柳聊車
分類和聚類是機器學習中常見的兩種技術，它們的主要區別如下：
目標不同：分類的目標是將資料劃分為已知類別中的一種，而聚類的目標是將資料按照相似性進行自然劃分。
資料不同：分類需要有已知的資料集進行訓練，以便識別未知資料的類旦並租別。而聚類則不需要已知的資料集模兆，它通過對資料樣本的相似性進行計算，將這些樣本進行合理分組。
輸出結果不同：分類的輸出結果是對每個輸入資料的確定性判定，即屬於哪乙個類別。而聚類的輸出結果是對輸入資料的自然劃分，即將相似的資料樣本分到一組中。
總之，分類和聚類都是機器學習中非常重要的技術，但它們的應用場景蔽伍和目標不同，需要根據具體情況來選擇使用哪種技術。
簡述聚類與分類的聯絡與區別
3樓：滴哩魯他他
簡述聚類與分類的聯絡與區別如下：
1、聯絡：聚類和分類都是機器學習中的常用方法，它們旨在對資料進行分類和處理。這兩種方法的聯絡在於它們都需要依據資料的特徵進行判斷和分類。
此外，它們都可以應用於資料探勘、異常檢測、模式識別等領域。
2、區別：聚類和分類還存在一些區別。首先，聚類的目的是將資料樣本分成不同的組或簇，而分類的目的是將資料樣本分成不同的類別。
其次，聚類是一種無監督學習方法，不需要事先知道資料的類別，通常使用相似性度量來衡量不同資料之間的相似性；而分類是一種有監督學習方法，需要事先知道資料的類別，通常使用已有的樣本資料訓練出分類器，然後對未知資料進行分類。最後，聚類通常用於發現資料內在的結構和規律，例如市場細分、使用者行為分析等；而分類通常用於**和識別，例如垃圾郵件識別、影象分類等。
聚類主要作用包括以下幾個方面：
1、資料分析：
聚類可以幫助分析資料之間的相似性和差異性，從而幫助使用者更好地理解和利用資料。
2、資料預處理：
聚類可以幫助使用者對資料進行分類和歸納，從而減少資料量，提高資料處理效率。
3、模式識別：
聚類可以幫助識別資料中的模式和規律，從而幫助使用者更好地理解資料和發現潛在的資訊。<>
系統聚類和快速聚類的區別
4樓：泡芙小藤
兩者區別如下：
一、指代不同。
1、k均值聚類法：是一種迭者茄亂代。
求解的聚類分析。
演算法。2、系納鍵統聚類法：又叫分層聚類法，聚類分析的一種方法。
二、步驟不同。
1、k均值聚類法：步驟是隨機選取k個物件作為初始的聚類中心，然後計算每個物件與各個種子聚類中心之間的距離，把每個物件分配給距離它最近的聚類中心。
2、系統聚類法：開始時把首檔每個樣品作為一類，然後把最靠近的樣品（即距離最小的群品）首先聚為小類，再將已聚合的小類按其類間距離再合併，不斷繼續下去，最後把一切子類都聚合到乙個大類。
5樓：老黑生活百科
分類和聚類的區別：定義不同、功能不同、是否有監督、資料處理的順序不同、演算法不一樣。
1、定義不同。
分類是把某個物件劃分到某個具體的已經定義的類別當中，而聚類是把一些物件按照具體特徵組織猜乎搏到若干個類別裡。雖然都是把某個物件劃分到某個類別中，但是分類的類別是已經預定義的，而聚類操作時，某個物件所屬的類別卻不是預定義的。
2、功能不同。
分類演算法的基本功能是做**。我們已知某個實體的具體特徵，然後想判斷這個實體具體屬於哪一類，或者根據一些已知條件來估計感興趣的引數。聚類演算法的功能是降維。
假如待分析的物件很多，我們需要歸歸類，劃劃簡，從而提高資料分析的效率，這就用到了聚類的演算法。
3、是否有監督。
分類是有監督的演算法，而聚類是無監督的演算法。有監督的演算法並不是即時的，需要給定一些資料對模型進行訓練，有了模型就能**。而聚類演算法是即時的，換句話說是一次性的，給定統計指標，根據物件與物件之間的相關性，把物件分為若工類。
4、資料處理的順序不同。
分類演算法中，待分析的資料是乙個乙個處理的，分類的過程，就像給資料貼標籤的過程，來乙個資料，我放到模型裡，然後貼個標籤。聚類演算法中，待分析的資料同時處理，來一堆資料過來，同時給分成幾小堆。因此，資料分類演算法和資料聚類演算法的最大區別是時效性問題。
5、演算法不一樣。
典型的分類演算法有：決策樹，神經網路，支援穗祥向量機模型，logistic迴歸分析，以及核估計等等。聚類的方法有，基於鏈結關係的聚類演算法，頃帶基於中心度的聚類演算法，基於統計分佈的聚類演算法以及基於密度的聚類演算法等等。
聚類和分類的區別
6樓：機器
聚類是指利用計算機根據樣本之間的相似度將整個樣本集合聚整合若干個類的過程。其目標是使得屬於同乙個類的樣本儘量虛派相似，而屬蠢亮於不同類的樣本差別明顯。系統聚類法和k-means演算法是目前聚類分析中應用最多的兩種方法。
分類是根據已經掌握的每類若干樣本的資料資訊，總結差檔賀出分類的規律性，建立判別公式和判別規則。
當遇到新的樣本時，只需根據判別公式和判別規則，就能判別該樣本所屬的類別。分類技術包括統計、模式識別、人工智慧、神經網路等多個領域。目前常用的分類方法有bayes判別法、k最近鄰(knn)方法、支援向量機(svm)方法、決策樹方法等。
聚類是一種無指導的學習過程，而分類則是有指導的學習過程。
聚類和分類的區別還在於：聚類事先沒有類表，完全是按照樣本間的相似度來進行，即先有樣本後有類；而分類則是基於某種預定的類表，將類表中的條目賦給樣本，即先有類後有樣本。
資料探勘中分類和聚類有什麼區別,資料探勘中分類和聚類的區別
分類是資料探勘中的一項非常重要的任務，利用分類技術可以從資料集中提取描述資料類的乙個函式或模型 也常稱為分類器 並把資料集中的每個物件歸結到某個已知的物件類中。從機器學習的觀點，分類技術是一種有指導的學習，即每個訓練樣本的資料物件已經有類標識，通過學習可以形成表達資料物件與類標識間對應的知識。從這個...
甙類的主要分類，強心苷的藥物分類
1 最常見是根據苷元的結構型別分為氰苷 酚苷 醇苷 蒽苷 黃酮苷 皂苷 強心苷 香豆素苷和環烯醚萜苷等 2 根據糖的名稱分葡萄糖苷 鼠李糖苷 三糖苷 芸香糖苷等 3 根據糖的數目分為單糖苷 雙糖苷 三糖苷等 4 根據苷在生物體中是原存的還是次生的，分為原生苷與次生苷 5 根據苷原子不同分為氧苷 硫苷...
簡述權利與義務的分類，權利和義務的概念
權利和義務的概念 法律分析 權利一般是指法律賦予人實現其利益的一種力量。與義務相對應，法學的基本範疇之一，人權概念的核心詞，法律規範的關鍵詞。在家庭 社會 國家 國際關係中隱含或明示的最廣泛，最實際的乙個內容。從通常的角度看，權利是法律賦予權利主體作為或不作為的許可 認定及保障。 義務，權利 的對稱...