在机器学习中,分类和聚类是两种常见的数据分析方法。简单来说,分类是将数据分成事先已知的类别,而聚类则是将数据按照某种相似度指标分成不事先定义的类别。
分类通常用于监督学习中,使用已知的样本来建立分类器,对未知样本进行分类。例如,将邮件分为垃圾邮件和正常邮件就是一种分类问题。而聚类则主要用于非监督学习,是通过计算相似度来将数据分成不同的群组。例如,将不同消费者的购买记录分成不同的群组,可以帮助营销人员更好地定位目标市场和人群。
另外,分类有一个显著的性质,就是样本的标签是已知的,因此分类器可以使用人工标注的数据进行训练。聚类则没有标签,可能需要使用无监督学习算法来进行模型的训练。
总之,分类和聚类虽然都是将数据进行分组,但是其目的、应用场景以及方法都有所不同。理解它们的异同,可以帮助我们更好地选择和应用相应的机器学习算法。
温馨提示:答案为网友推荐,仅供参考