分类和聚类的区别

Question

如题所述

Answer 1

　　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。