什么是分类

什么是分类和聚类?

1、分类是将对象根据特定标准归入不同类别的过程，涉及为对象贴上标签，并通过这些标签进行区分。 聚类是通过分析对象间的相似性来识别自然形成的群体，无需预先定义标签。 分类与聚类的主要区别在于，分类预先设定类别，而聚类则动态形成类别。分类需要已标注的训练数据来构建模型，属于有监督学习。

2、聚类（clustering）是一种特殊的分类，与分类分析法不同，聚类分析是在预先不知道欲划定类的情况下（如，没有预定的分类表、没有预定的类目），根据信息相似度原则进行信息集聚的一种方法。

3、简单地说，聚类是指事先没有“标签”而通过某种成团分析找出事物之间存在聚集性原因的过程。区别是，分类是事先定义好类别 ，类别数不变 。分类器需要由人工标注的分类训练语料训练得到，属于有指导学习范畴。聚类则没有事先预定的类别，类别数不确定。

4、分类是将对象根据特定标准归入不同类别的过程，涉及为对象贴上标签，并通过这些标签进行区分。 聚类是通过分析对象之间的相似性来识别自然聚集的过程，无需预先定义的标签。 分类与聚类的主要区别在于，分类预先设定类别，且类别数量固定。

5、分类与聚类的区别主要在于对类别是否预先知晓。分类是基于已知类别的数据进行归类，而聚类则是将未知类别的数据分为不同的群组。 聚类分析的典型流程包括三个阶段：特征选择、特征提取和计算数据对象之间的相似度，这可以应用于样本聚类或变量聚类。