聚类算法入门教程PPT课件
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聚类算法层次方法ppt课件
层次聚类方法
一般来说，有两种类型的层次聚类方法：
• 凝聚层次聚类：采用自底向上策略，首先将每个对象作为单独 的一个原子簇，然后合并这些原子簇形成越来越大的簇，直到 所有的对象都在一个簇中（层次的最上层），或者达到一个终 止条件。绝大多数层次聚类方法属于这一类。
• 分裂层次聚类：采用自顶向下策略，首先将所有对象置于一个 簇中，然后逐渐细分为越来越小的簇，直到每个对象自成一个 簇，或者达到某个终止条件，例如达到了某个希望的簇的数目， 或者两个最近的簇之间的距离超过了某个阈值。
不具有很好的可伸缩性，因为合并或分裂的决定需要检查 和估算大量的对象或簇。
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经营者提供商品或者服务有欺诈行为 的，应 当按照 消费者 的要求 增加赔 偿其受 到的损 失，增 加赔偿 的金额 为消费 者购买 商品的 价款或 接受服 务的费 用
层次聚类的改进
一个有希望的方向是集成层次聚类和其他的聚类技术，形 成多阶段聚类。在下面的内容中会介绍四种这类的方法：
主要内容
凝聚和分裂层次聚类 BIRCH：利用层次方法的平衡迭代归约和聚类
ROCK:分类属性的层次聚类算法 CURE：基于质心和基于代表对象方法之间的中间策略
Chameleon：利用动态建模的层次聚类算法
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经营者提供商品或者服务有欺诈行为 的，应 当按照 消费者 的要求 增加赔 偿其受 到的损 失，增 加赔偿 的金额 为消费 者购买 商品的 价款或 接受服 务的费 用
某个任意的阈值时聚类过程就会终止，则称其为单连接算
法。
当一个算法使用最大距离
度量簇间距离时，有时
称为最远邻聚类算法。如果当最近簇之间的最大距离超过
某个任意阈值时聚类过程便终止，则称其为全连接算法。
聚类分析法ppt课件全
8/21/2024
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1.2.2 动态聚类分析法
1.2 聚类分析的种类
（3）分类函数
按照修改原则不同，动态聚类方法有按批修改法、逐个修改法、混合法等。 这里主要介绍逐步聚类法中按批修改法。按批修改法分类的原则是，每一步修 改都将使对应的分类函数缩小，趋于合理，并且分类函数最终趋于定值，即计 算过程是收敛的。
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1.2.2 动态聚类分析法
1.2 聚类分析的种类
（2）初始分类 有了凝聚点以后接下来就要进行初始分类，同样获得初始分类也有不同的
方法。需要说明的是，初始分类不一定非通过凝聚点确定不可，也可以依据其 他原则分类。
以下是其他几种初始分类方法： ①人为分类，凭经验进行初始分类。 ②选择一批凝聚点后，每个样品按与其距离最近的凝聚点归类。 ③选择一批凝聚点后，每个凝聚点自成一类，将样品依次归入与其距离
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1.2 聚类分析的种类
（2）系统聚类分析的一般步骤 ①对数据进行变换处理； ②计算各样品之间的距离，并将距离最近的两个样品合并成一类； ③选择并计算类与类之间的距离，并将距离最ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ的两类合并，如果累的个
数大于1，则继续并类，直至所有样品归为一类为止； ④最后绘制系统聚类谱系图，按不同的分类标准，得出不同的分类结果。
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1.2 聚类分析的种类
（7）可变法
1 2 D kr
2 （8）离差平方和法
(D k 2 pD k 2 q)D p 2q
D k 2 rn n ir n n p i D i2 pn n ir n n q iD i2 qn rn in iD p 2 q
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聚类 课件
根据某种模型进行聚类，如高斯混合 模型、神经网络聚类等。
基于网格的聚类算法
将数据空间划分为网格，然后在网格 上进行聚类，如STING算法、 CLIQUE算法等。
02
K-means聚类算法
K-means算法的原理
K-means算法是一种基于距离的聚 类算法，通过迭代过程将数据点划分 为K个聚类，使得每个数据点与其所 在聚类的中心点之间的距离之和最小 。
DBSCAN算法的步骤
01 扫描所有点，标记为核心点、边界点和噪 声点。
02 对于每个核心点，以其为起点，扩展与其 密度相连的区域。
03
将扩展的区域内的所有点标记为同一簇。
04
重复上述步骤，直到所有点都被处理。
DBSCAN算法的优缺点
01
优点
02
对异常值具有较强的鲁棒性。
能够发现任何形状的簇。
03
互信息
总结词
衡量聚类结果与真实类别之间相似度的指标，值越大表示聚 类效果越好。
详细描述
互信息是一种衡量聚类结果与真实类别之间相似度的指标， 其计算方法为聚类结果与真实类别之间的熵值之差。如果聚 类效果好，则聚类结果与真实类别之间的相似度会较高，熵 值之差会较小，因此互信息值会较大。
调整兰德指数
总结词
步骤2
重复以下步骤，直到满足终止条件
• 步骤2.1
将每个数据点与最近的簇中心点合并，形成新的 簇中心点。
• 步骤2.2
更新簇中心点为新合并的簇中所有点的平均值或中 心点。
• 步骤2.3
重复步骤2.1和步骤2.2，直到所有数据点都归入某 个簇或达到预设的簇数量。
输出聚类结果。
步骤3
层次聚类算法的优缺点
DBSCAN算法的优缺点
基于网格的聚类算法
将数据空间划分为网格，然后在网格 上进行聚类，如STING算法、 CLIQUE算法等。
02
K-means聚类算法
K-means算法的原理
K-means算法是一种基于距离的聚 类算法，通过迭代过程将数据点划分 为K个聚类，使得每个数据点与其所 在聚类的中心点之间的距离之和最小 。
DBSCAN算法的步骤
01 扫描所有点，标记为核心点、边界点和噪 声点。
02 对于每个核心点，以其为起点，扩展与其 密度相连的区域。
03
将扩展的区域内的所有点标记为同一簇。
04
重复上述步骤，直到所有点都被处理。
DBSCAN算法的优缺点
01
优点
02
对异常值具有较强的鲁棒性。
能够发现任何形状的簇。
03
互信息
总结词
衡量聚类结果与真实类别之间相似度的指标，值越大表示聚 类效果越好。
详细描述
互信息是一种衡量聚类结果与真实类别之间相似度的指标， 其计算方法为聚类结果与真实类别之间的熵值之差。如果聚 类效果好，则聚类结果与真实类别之间的相似度会较高，熵 值之差会较小，因此互信息值会较大。
调整兰德指数
总结词
步骤2
重复以下步骤，直到满足终止条件
• 步骤2.1
将每个数据点与最近的簇中心点合并，形成新的 簇中心点。
• 步骤2.2
更新簇中心点为新合并的簇中所有点的平均值或中 心点。
• 步骤2.3
重复步骤2.1和步骤2.2，直到所有数据点都归入某 个簇或达到预设的簇数量。
输出聚类结果。
步骤3
层次聚类算法的优缺点
DBSCAN算法的优缺点
聚类算法ppt课件
大数据下kmeans算法的并 行策略
单挑OR群殴？！
VS
大数据下kmeans算法的并 行策略
面对海量数据时，传统的聚类算法存在着单位时 间内处理量小、面对大量的数据时处理时间较长、 难以达到预期效果的缺陷以上算法都是假设数据都 是在内存中存储的，随着数据集的增大，基于内存 的ＫＭｅａｎｓ就难以适应．ＭａｐＲｅｄｕｃｅ 是一个为并行处理大量数据而设计的编程模型。
Love ,not time,heals all wounds. 治愈一切创伤的并非时间,而是爱.
Life is tough,but I'm tougher. 生活是艰苦的,但我应更坚强.
Kmeans算法详解（1）
步骤一：取得k个初始初始中心点
Kmeans算法详解（3）
步骤三：重新计算中心点
Min of three due to the EuclidDistance
带canopy预处理的kmeans 算法的优点
canopy可以自动帮我我们确定k值。
• 有多少canopy，k值就选取多少。 Canopy可以帮我们去除“坏点”。
• 去除离群的canopy
带canopy预处理的kmeans 算法的新挑战
Canopy预处理这么好， 我们以后就用它好了！
我看不见得，它虽然解决 kmeans当中的一些问题， 但其自身也引进了新的问题： t1、t2的选取。
主要内容：
聚类算法简介 Kmeans算法详解 Kmeans算法的缺陷及若干改进 Kmeans的单机实现与分布式实现策略
Kmeans实战
聚类算法简介
1
聚类的目标：将一组向量分成若干组，组内数据是相似的， 而组间数据是有较明显差异。
2 与分类区别：分类与聚类最大的区别在于分类的目标事先已 知，聚类也被称为无监督机器学习
聚类分析法 PPT课件
所以，根据一对零件亲疏的程度，Sij值在0到1之间变化。
（二）聚类方法和类相似系数
成组技术 GT
单一样品对之间可以根据原始数据构造一定的相似系数统 计量来描述它们之间的相似性。同样，当样品合并成类时， 也可以按一定的法则构造相似系数统计量，以描述样品与 类之间或类与类之间的相似程度。
这种构造样品与类与类之间的相似系数统计量的法则称为 聚类方法，该统计量称为类相似系数。
比如学生成绩数据就可以对学生按照理科或文科成绩（或 者综合考虑各科成绩）分类。
当然，并不一定事先假定有多少类，完全可以按照数据本 身的规律来分类。
如何度量远近？
成组技术 GT
如果想要对100个学生进行分类，如果仅仅知道他们的数 学成绩，则只好按照数学成绩来分类；这些成绩在直线上 形成100个点。这样就可以把接近的点放到一类。
如果还知道他们的物理成绩，这样数学和物理成绩就形成 二维平面上的100个点，也可以按照距离远近来分类。
三维或者更高维的情况也是类似；只不过三维以上的图形 无法直观地画出来而已。在饮料数据中，每种饮料都有四 个变量值。这就是四维空间点的问题了。
成组技术 GT
如果以n个数值型变量(n维空间)来描述某一类事物，则 一个事物就是n维空间中是一个点。
令加工零件Xi与Xj使用的机床总数目分别为CI与CJ，则 有：
Ci CI Cij C j CJ Cij 将以上两式代入式1得：
Sij
CI
Cij
（式2）
CJ —Cij
相似系数Sij可以用来判定一对零件的相似程度。若一对零 件加工机床的类型与数目完全相同，则Sij=1，若没有相同 的机床，则Sij=0 。
聚类分析作分类时各类群乃至类群数事先未知，而是根据数 据的特征确定的，又称为无师可循的分类。
（二）聚类方法和类相似系数
成组技术 GT
单一样品对之间可以根据原始数据构造一定的相似系数统 计量来描述它们之间的相似性。同样，当样品合并成类时， 也可以按一定的法则构造相似系数统计量，以描述样品与 类之间或类与类之间的相似程度。
这种构造样品与类与类之间的相似系数统计量的法则称为 聚类方法，该统计量称为类相似系数。
比如学生成绩数据就可以对学生按照理科或文科成绩（或 者综合考虑各科成绩）分类。
当然，并不一定事先假定有多少类，完全可以按照数据本 身的规律来分类。
如何度量远近？
成组技术 GT
如果想要对100个学生进行分类，如果仅仅知道他们的数 学成绩，则只好按照数学成绩来分类；这些成绩在直线上 形成100个点。这样就可以把接近的点放到一类。
如果还知道他们的物理成绩，这样数学和物理成绩就形成 二维平面上的100个点，也可以按照距离远近来分类。
三维或者更高维的情况也是类似；只不过三维以上的图形 无法直观地画出来而已。在饮料数据中，每种饮料都有四 个变量值。这就是四维空间点的问题了。
成组技术 GT
如果以n个数值型变量(n维空间)来描述某一类事物，则 一个事物就是n维空间中是一个点。
令加工零件Xi与Xj使用的机床总数目分别为CI与CJ，则 有：
Ci CI Cij C j CJ Cij 将以上两式代入式1得：
Sij
CI
Cij
（式2）
CJ —Cij
相似系数Sij可以用来判定一对零件的相似程度。若一对零 件加工机床的类型与数目完全相同，则Sij=1，若没有相同 的机床，则Sij=0 。
聚类分析作分类时各类群乃至类群数事先未知，而是根据数 据的特征确定的，又称为无师可循的分类。
K-MEANS(K均值聚类算法,C均值算法)PPT课件
k-Prototype算法：可以对离散与数值属性两种混合的数据 进行聚类，在k-prototype中定义了一个对数值与离散属性都 计算的相异性度量标准。
K-Prototype算法是结合K-Means与K-modes算法，针对 混合属性的，解决2个核心问题如下： 1.度量具有混合属性的方法是，数值属性采用K-means方法 得到P1，分类属性采用K-modes方法P2，那么D=P1+a*P2， a是权重，如果觉得分类属性重要，则增加a，否则减少a， a=0时即只有数值属性 2.更新一个簇的中心的方法，方法是结合K-Means与Kmodes的更新方法。
1
Initial Centers
Cluster Centers
0.5
0
-0.5
-1
-1
-0.5
0
0.5
1
2021/3/14
初始中心的选取对算法的影响
• 初始聚类中心在平面内随机选取 1
0.5
0
-0.5
Points
Initial Centers
-1-1Cluster Ce-0n.t5ers
0
0.5
1
E2 27.25 M 2 O2 0,0
Ox y
总体平均方差是： E E1 E2 25 27.25 52.25
（3）计算新的簇的中心。
10 2 20 0 3 1.5 0
M1 0 5 2,2 2 2 2.5,2 M 2 0 1.5 5 3,0 0 0 3 2.17,0
• 算法描述
1. 为中心向量c1, c2, …, ck初始化k个种子 2. 分组:
✓ 将样本分配给距离其最近的中心向量 ✓ 由这些样本构造不相交（ non-overlapping ）
K-Prototype算法是结合K-Means与K-modes算法，针对 混合属性的，解决2个核心问题如下： 1.度量具有混合属性的方法是，数值属性采用K-means方法 得到P1，分类属性采用K-modes方法P2，那么D=P1+a*P2， a是权重，如果觉得分类属性重要，则增加a，否则减少a， a=0时即只有数值属性 2.更新一个簇的中心的方法，方法是结合K-Means与Kmodes的更新方法。
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Initial Centers
Cluster Centers
0.5
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初始中心的选取对算法的影响
• 初始聚类中心在平面内随机选取 1
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Points
Initial Centers
-1-1Cluster Ce-0n.t5ers
0
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E2 27.25 M 2 O2 0,0
Ox y
总体平均方差是： E E1 E2 25 27.25 52.25
（3）计算新的簇的中心。
10 2 20 0 3 1.5 0
M1 0 5 2,2 2 2 2.5,2 M 2 0 1.5 5 3,0 0 0 3 2.17,0
• 算法描述
1. 为中心向量c1, c2, …, ck初始化k个种子 2. 分组:
✓ 将样本分配给距离其最近的中心向量 ✓ 由这些样本构造不相交（ non-overlapping ）
Kmeans聚类算法ppt课件
（5）对于“噪声”和孤立点数据敏感。
精选版课件ppt
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K-means缺点以及改进 （1）要求用户必须事先给出要生成的簇的数目k。这个k并不是最好的。 解决：肘部算法 肘部算法是一种启发式方法来估计最优聚类数量，称为肘部法则（Elbow Method）。
各个类畸变程度（distortions）之和；每个类的畸变程度等于该类重心与其内 部成员位置距离的平方和；最优解以成本函数最小化为目标，其中uk是第k个 类的重心位置
第一次
第二次
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八、K-means聚类算法
在第五次迭代时，得到的三个簇与第四迭代结果相同，而且准则函数E收敛，迭代 结束，结果如下表所示：
k为迭代次数
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3
八、K-means聚类算法
2. K-means聚类算法原理 K-Means算法的工作框架：
（1）给出 n 个数据样本,令 I 1,随机选择 K 个初始聚类中心 Z j (I) , j 1, 2,3,, K ；
（2）求解每个数据样本与初始聚类中心的距离 D xi , Z j I ,i 1, 2,3,, n
假设A、B、C、D的D(x)如上图所示，当算法取值Sum(D(x))*random 时，该值会以较大的概率落入D(x)较大的区间内，所以对应的点会以 较大的概率被选中作为新的聚类中心。
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10
八、K-means聚类算法
3 K-means聚类算法特点及应用 3.2 K-means聚类算法应用
i=1,2
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大数据分析方法与应用课件：聚类算法
4.2 K-Means聚类
聚类
4.2.2 K-Means聚类算法在MATLAB中的实现
K-Means算法代码示例2
4.2 K-Means聚类
聚类
4.2.2 K-Means聚类算法在MATLAB中的实现
由右图可知，K-Means根据距离的远近将 数据集中的样本点划分成了三个类簇，并分别 用不同的颜色和标记（+，o，*）表示，质心 点由“✖”表示。
总体平均方差是：E=E1+E2=25+27.25=52.25
4.2 K-Means聚类
聚类
4.2.1 K-Means聚类算法的原理
3）计算新簇的中心
M1= ((0+5)/2,(2+2)/2)=(2.5,2)；M2= ((0+1.5+5)/3,(0+0+0+0)/3)= (2.17,0) 重复2和3，得到O1分配给C1，O2分配给C2，O3分配给C2，O4分配给C2，O5分配给C1。 综上，得到新簇C1={O1, O5}，中心为M1= (2.5,2)和C2={O2, O3, O4}，中心为M2= (2.17,0)。 单个方差为：E1= [(0-2.5)2+(2-2)2] + [(2.5-5)2+(2-2)2] =12.5； E2= [(2.17-0)2+(0-0)2] + [(2.17-1.5)2+(0-0)2] + [(2.17-5)2+(0-0)2] =13.1667。 总体平均方差是：E=E1+E2=12.5+13.1667=25.667。 由上可以看出，第一次迭代后，总体平均方差值由52.25至25.667，显著减小。由于在两次迭 代中，簇中心不变，所以停止迭代过程，算法停止。
K-means聚类算法PPT课件
S = {S1, S2, …, Sk}
在数值模型上，即对以下表达式求最小值：
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3
算法过程： （1）随机选取K个对象作为初始聚类中心； （2）将数据样本集合中的样本按照最小距离
原则分配到最邻近聚类； （3）根据聚类的结果，重新计算K个聚类的
中心，并作为新的聚类中心； （4）重复步骤2.3直到聚类中心不再变化。
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6
求rnk 求μK
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7
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8
K-means算法性能分析
优点： 1、k-均值算法框架清晰，简单，
容易理解。 2、对于处理大数据集，这个算法
是相对可伸缩和高效的，计算的复杂 度为O(NKt)，其中N是数据对象的数目， t是迭代的次数。一般来说，K<<N， t<<N 。
4、重复2和3直到k个聚类中心被选出来
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19
K-means算法与k-means++算法选取初始点对比：
K-means
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k-means++
20
K-means算法变体
（三）Fuzzy C-Means（模糊C均值算法FCM） 是用隶属度确定每个数据点属于某个
聚类的程度的一种聚类算法。 隶属矩阵U允许有取值在0-1间的元素
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4
数学表达式：
n：样本数。
k：样本分为k类。
rnk：第n个样本点是否属于第k类，属于则 rnk=1， 不属于则rnk=0。
μK：第k个中心点。
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5
k-means 要做的就是最小化
在数值模型上，即对以下表达式求最小值：
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算法过程： （1）随机选取K个对象作为初始聚类中心； （2）将数据样本集合中的样本按照最小距离
原则分配到最邻近聚类； （3）根据聚类的结果，重新计算K个聚类的
中心，并作为新的聚类中心； （4）重复步骤2.3直到聚类中心不再变化。
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求rnk 求μK
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K-means算法性能分析
优点： 1、k-均值算法框架清晰，简单，
容易理解。 2、对于处理大数据集，这个算法
是相对可伸缩和高效的，计算的复杂 度为O(NKt)，其中N是数据对象的数目， t是迭代的次数。一般来说，K<<N， t<<N 。
4、重复2和3直到k个聚类中心被选出来
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K-means算法与k-means++算法选取初始点对比：
K-means
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k-means++
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K-means算法变体
（三）Fuzzy C-Means（模糊C均值算法FCM） 是用隶属度确定每个数据点属于某个
聚类的程度的一种聚类算法。 隶属矩阵U允许有取值在0-1间的元素
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数学表达式：
n：样本数。
k：样本分为k类。
rnk：第n个样本点是否属于第k类，属于则 rnk=1， 不属于则rnk=0。
μK：第k个中心点。
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k-means 要做的就是最小化
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3
聚类图示
聚类中没有任何指导信息，完全按照数据的分布进行类别划分
4
什么是分类?
• 数据集合D a ta ，类别标记集合 C
x D a ta , C la ss(x ) C
• 数据集合： 训练数据 TrainData 待分类数据 ClassData
• 已知 x T r a i n D a t a ; k o n w C l a s s ( x ) & & C l a s s ( x ) C • 问题： t C la s s D a ta ;C la s s (t) ？ • 方法：根据训练数据获得类别划分标准 f ( x )
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Rand
• Set any two data in testing corpus as a pair-point; • If testing corpus has n data, there is n*(n-1)/2 pair-points • a) One pair-point is in same cluster in testing corpus, and in
属于不同维度的特征的关系以 Semantic(Aim,Ajn)表示
• Unbalance Similarity
r
U nbalance(A i,A j) w m (A imA jm )2 m 1
不同特征在数据相似度计算中的作用不同
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聚类有效性函数（一）
• 最小误差（J e ）:
c个 类 别 ， 待 聚 类 数 据 x， m i为 类 别 Ci的 中 心 ，
• Precision and Recall • Purity • Rand Value • Intra-cluster similarity
Inter-cluster similarity
13
Purity
测试数据首先被人工标注为不同的类别;
测试数据在聚类结果中又被重新划分为多个类别;
nq
测试语料中被标记为第 q个类别的数据数;
clustering results it is in same cluster; • b) One pair-point is in same cluster in testing corpus, and in
clustering results it isn’t in different cluster; • c) One pair-point is in different cluster in testing corpus,
通过何种类别划分方式使类别划分结果达到有效性函数;
8
相似度分类（一）
• Euclidean Distance
r
Euclidean(Ai,Aj) (AimAjm)
• 交叉熵
m1
H ( A i ,A j ) - i r 1 ( A i m 2 A j m ) l o g 2 ( A i m A j m ) 1 2 i n 1 ( A i m * l o g 2 A i m ) i n 1 ( A j m * l o g 2 A j m )
nr
在聚类结果中被划分到 第r个类别的数据数;
nrq nq nr
聚类结果的第r个类别中，被标记为第q个 类别的数据数;
寻找具有最大数据数的
n
q r
作为类别 C
r 的代表;
类别 C r 的Purity:
P(Cr )
1 nr
c
mqa1x(nrq)
聚类算法的Purity:
Purity
c q1
nr n
max(nrq)
x
m ix Ci |Ci|
c
Je ||xm i||2 Je越 小 聚 类 结 果 越 好 i1 x Ci
J e 衡量属于不同类别的数据与类别中心的的误差和;
• 最小方差:
Si
1
n2
xCi
||
x'Ci
xx'
||2
S i 衡量同一类别内数据的平均误差和;
11
聚类的有效性函数（二）
聚类熵（CE）:
pij Cj;
nj
pij
poj
i 1
nj
;
k
poj
Co
j 1
nj
;
k nj
k
En (
e( pij , poj )) e( poj , Co )
j 1 i 1
j 1
E n 第一部分衡量算法的类内相似度,类内相似度越大越好; 第二部分衡量算法的类间相似度,类间相似度越小越好; 12
聚类评价
聚类算法简介
报告人： 刘铭
1
什么是聚类?
• 聚类就是对大量未知标注的数据集，按 数据的内在相似性将数据集划分为多个 类别，使类别内的数据相似度较大而类 别间的数据相似度较小;
2
对相似的 文档或超 链接进行 聚类，由 于类别数 远小于文 档数，能 够加快用 户寻找相 关信息的 速度;
为什么需要聚类?
and in clustering results it is in different cluster; • d) One pair-point is in different cluster in testing and in
7
聚类的基本要素
• 定义数据之间的相似度; • 聚类有效性函数（停止判别条件）;
1. 在聚类算法的不同阶段会得到不同的类别划分结果，可以通过聚类有效性函数 来判断多个划分结果中哪个是有效的; 2. 使用有效性函数作为算法停止的判别条件，当类别划分结果达到聚类有效性函 数时即可停止算法运行;
• 类别划分策略（算法）;
• Cosine
Cos(Ai, Aj)
r
AimAjm
m1
r
r
Aim2
Ajm2
m1
m1
数据表示为向量，向量中某一维对应数据某一特征或属性
仅计算了数据向量中属于同一维度特征的权值差距;
9
相似度分类（二）
• Based on Semantic
rr
S e m a n tic (A i,A j) S e m a n tic (A im ,A jn )(A im A jn )2 m 1 n 1
t C l a s s D a t a ; C l a s s ( t) f( t)
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分类图示
训练数据
待分类数据12346
聚类与分类的区别
• 有类别标记和无类别标记; • 有监督与无监督; （有训练语料与无训练语料） • Train And Classification （分类）; • No Train（聚类）;