聚类和分类的区别
聚类和分类的区别是什么
聚类和分类的区别是什么简单地说，分类（Categorization or Classification）就是按照某种标准给对象贴标签（label），再根据标签来区分归类。
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。
聚类不需要人工标注和预先训练分类器，类别在聚类过程中自动生成。
分类的目的是学会一个分类函数或分类模型（也常常称作分类器），该模型能把数据库中的数据项映射到给定类别中的某一个类中。
要构造分类器，需要有一个训练样本数据集作为输入。
训练集由一组数据库记录或元组构成，每个元组是一个由有关字段（又称属性或特征）值组成的特征向量，此外，训练样本还有一个类别标记。
一个具体样本的形式可表示为：（v1，v2，…，vn；c）；其中vi表示字段值，c表示类别。
分类器的构造方法有统计方法、机器学习方法、神经网络方法等等。
聚类（clustering）是指根据“物以类聚”原理，将本身没有类别的样本聚集成不同的组，这样的一组数据对象的集合叫做簇，并且对每一个这样的簇进行描述的过程。
它的目的是使得属于同一个簇的样本之间应该彼此相似，而不同簇的样本应该足够不相似。
与分类规则不同，进行聚类前并不知道将要划分成几个组和什么样的组，也不知道根据哪些空间区分规则来定义组。
其目的旨在发现空间实体的属性间的函数关系，挖掘的知识用以属性名为变量的数学方程来表示。
聚类技术正在蓬勃发展，涉及范围包括数据挖掘、统计学、机器学习、空间数据库技术、生物学以及市场营销等领域，聚类分析已经成为数据挖掘研究领域中一个非常活跃的研究课题。
常见的聚类算法包括：K-均值聚类算法、K-中心点聚类算法、CLARANS、BIRCH、CLIQUE、DBSCAN等。
模式识别聚类分析
x1 ,
(
( x1
x2旳值。可用下列递推
k ) xi ) /( N1(k ) 1)
x(k 1) 2
(k)
x2
(k)
(x2
xi
)
/(
N
(k 2
)
1)
x1 (k ) , x2 (k )是第k步对分时两类均值,
x1(k 1) , x2(k 1)是下一次对分时把xi从G1(k )
划到G2(k)时的两类均值
所以x1 Z1(1)
再继续进行第二，第三次迭代… 计算出 E(2) , E(3) , …
次数 1 2 3 4 5 6 7 8 9
10 11
G1 G2
x21 x20 x18 x14 x15 x19
x11 x13 x12 x17 x16
E值 56.6 79.16 90.90 102.61 120.11 137.15 154.10 176.15 195.26 213.07 212.01
Ni为第i类的样本数.
离差平方和增量：设样本已提成ωp,ωq两类， 若把ωp,ωq合为ωr类，则定义离差平方：
Dp2q Sr (S p Sq )
其中S p , Sq分别为 p类于q类的离差平方和, S r为 r 类的离差平方和
增量愈小，合并愈合理。
聚类准则
Jw Min
类内距离越小越好 类间距离越大越好
体积与长，宽，高有关；比重与材料，纹理，颜 色有关。这里低、中、高三层特征都有了。
措施旳有效性
特征选用不当 特征过少 特征过多 量纲问题
主要聚类分析技术
谱系法（系统聚类，层次聚类法） 基于目旳函数旳聚类法（动态聚类） 图论聚类法 模糊聚类分析法
2.2模式相同度度量
聚类算法 KNN 、K-mean ,K-center FCM
聚类算法分类
划分方法（partitioning method）k-means 层次方法（hierarchical methods） 基于密度的方法（density-based methods） 基于网格的方法（grid-based methods） 基于模型的方法（model-based methods）
Eg：样本点A –>E1=10 样本点B –>E2=11 样本点C –>E3=12 原质点O–>E4=13， 那我们选举A作为类簇的新质点。与K-means算法一样， K-medoids也是采用欧几里得距离来衡量某个样本点 到底是属于哪个类簇。终止条件是，当所有的类簇的 质点都不在发生变化时，即认为聚类结束。
K-MEANS
算法流程：
首先从聚类对象中随机选出K个对象作为类簇 的质心（当然了，初始参数的K代表聚类结果 的类簇数），对剩余的每个对象，根据它们分 别到这个K个质心的距离，将它们指定到最相 似的簇（因为K-means是利用距离来量化相似 度的，所以我们这里可以理解为是“将它们指 定到离最近最近距离的质心所属类簇”）。然 后重新计算质心位置。以上过程不断反复，直 到准则函数收敛为止。
K-MEANS
算法流程：
通常采用平方误差准则，定义如下：
其中，E代表的意思是所有类簇中各对象到其所属类簇 质点平方误差和. K:聚类结果类簇个数 Ci:第i个类簇 P：类簇中聚类对象mi:第i个类簇的质心
K-MEANS
K-MEANS
优点与不足：
优点： 能处理大型数据集，结果簇相当紧凑，并且簇和 簇之间明显分离。 不足： 1）该算法必须事先给定类簇数和质点，簇数和 质点的初始值设定往往会对聚类的算法影响较 大。 2 ) 通常会在获得一个局部最优值时停止。
分类和聚类的生活例子
分类和聚类的生活例子
入门级
聚类：
一个班级有30学生，每个学生10张不同照片，将这300张照片打乱，聚类就是在不告诉机器任何学生信息，仅凭对300张照片的学习，然后把它分成10类；
分类
一个班级有30学生，每个学生10张不同照片，每张照片上面写了该同学的名字，分类就是机器对这300张照片和照片上的名字进行学习，形成一个包含10个类的模型，用该模型来预测未知照片属于哪个类。
进阶级
聚类：
无监督学习，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。
分类：
有监督学习，就是按照某种标准给对象贴标签，再根据标签来区分归类。
注：入门级是本人对聚类和分类的粗浅认识，帮助刚接触分类和聚类的人快速了解区别。
当然，本人认识还比较粗浅，可能表达有不准确的地方，望大牛海涵！谢谢。
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AffinityPropagation算法介绍
AffinityPropagation算法介绍AP聚类算法1。
分类和聚类1.1分类算法简介分类是寻找一个模型(或函数)来描述和区分数据类或概念，以便用模型预测类来标记未知对象类分类算法或训练集中的数据输入由数据库记录一个接一个组成。
每个记录包含几个属性以形成一个特征向量。
训练集中的每个记录也有与之对应的特定类别标签。
这种标签是系统的输入，通常是一些过去的经验数据。
特定样本可以采取样本向量的形式:(v1，v2，...，越南)；c)这里vi表示字段值，c表示类别分类的目的是分析输入数据，并通过训练集中数据的特征(通常用谓词表示)找到每个类的准确描述或模型生成的类描述用于对未来的测试数据进行分类虽然这些未来测试数据的类别标签是未知的，但是我们仍然可以预测这些新数据所属的类别。
注意力是预测，而不是确定。
我们也可以对数据中的每个类有更好的理解也就是说，我们已经获得了这门课的知识。
以下是对分类过程的简要描述:训练:训练集->特征选择->训练->分类器分类:新样本->特征选择->分类->决策常用的分类算法包括:决策树，K-最近邻，SVM，VSM，贝叶斯，神经网络等1.2聚类算法简介聚类是指根据“物以类聚”的原则将没有类别的样本分组为不同组的过程。
这样一组数据对象被称为集群，并且描述了每个这样的集群。
与分类规则不同，在聚类之前，我们不知道我们将分成哪些组，我们将分成哪些组，也不知道我们将根据哪些空间区分规则来定义组。
其目的是使属于同一个聚类的样本彼此相似，而属于不同聚类的样本应该足够不相似。
聚类分析算法可分为:划分方法、分层方法、基于密度的方法、基于网格的方法和基于模型的方法经典的K均值和K中心都是除法。
1.3分类和聚类聚类分析之间的区别也称为无监督学习或无监督学习。
聚类样本没有标记，需要通过聚类学习算法自动确定。
在分类中，我们知道目标数据库中存在哪些类，我们需要做的是标记每个记录属于哪些类。
分类和聚类的异同点
主要区别是，性质不同、目的不同、应用不同，具体如下：
一、性质不同
1、数据分类
数据分类就是把具有某种共同属性或特征的数据归并在一起，通过其类别的属性或特征来对数据进行区别。
为了实现数据共享和提高处理效率，必须遵循约定的分类原则和方法，按照信息的内涵、性质及管理的要求，将系统内所有信息按一定的结构体系分为不同的集合，从而使得每个信息在相应的分类体系中都有一个对应位置。
2、数据聚类
数据聚类是指根据数据的内在性质将数据分成一些聚合类，每一聚合类中的元素尽可能具有相同的特性，不同聚合类之间的特性差别尽可能大。
二、目的不同
1、数据分类
数据分类的目的是根据新数据对象的属性，将其分配到一个正确的类别中。
2、数据聚类
聚类分析的目的是分析数据是否属于各个独立的分组，使一组中的成员彼此相似，而与其他组中的成员不同。
三、应用不同
1、数据分类
应用于统计学、计算机控制。
2、数据聚类
广泛应用于机器学习，数据挖掘，模式识别，图像分析以及生物信息等。
AFFINITYPROPAGATION算法介绍
{
(3)
由上面的公式可以看出，当 s(k, k)较大使得 r(k, k)较大时，a(i, k)也较大, 从而类代表 k 作为 最终聚类中心的可能性较大；同样，当越多的 s(k, k)较大时，越多的类代表倾向于成为最终 的聚类中心。因此，增大或减小 s(k, k)可以增加或减少 AP 输出的聚类数目。 Damping factor(阻尼系数)：主要是起收敛作用的。AP 聚类算法迭代过程很容易产生震荡， 所以一般每次迭代都加上一个阻尼系数 ( [0.5,1)) ：
m e d ia n ( s ) 2
median(s) 2×median(s)
表 1.不同的 preference 得到的聚类数目比较 由表 1，我们可以看出，当 preference 越大时，得到的聚类数目越多。 当取不同的 （阻尼系数）值时，迭代次数和迭代过程中数据的摆动都会有很大的不同，下 面同样是对同一组数据集(200 个数据点)进行计算，取有代表性的两个值（0.5 和 0.9）进行 比较结果如下：
心（该聚类中所有对象的均值） ；不断重复这一过程直到标准测度函
k
i 1 pCi
| pm
i
|2
(1)
其中，E 是数据集中所有对象的平方误差和，p 是空间中的点，表示给定对象，mi 是簇 Ci 的 均值（p 和 mi 都是多维的） 。换句话说，对于每个簇中的每个对象，求对象到其簇中心距离 的平方，然后求和。这个准则试图使生成的 k 个结果簇尽可能的紧凑和独立。 例 1：我们在二维空间中随机的生成 20 个数据点，将聚类数目指定为 5 个，并随机生成一 个聚类中心(用“×”来标注)，根据对象与簇中心的距离，每个对象分属于最近的簇。初始 示例图如下：
AP 聚类算法
7-第七章-聚类分析
(xi , yi 0, xi yi 0)
该距离能克服量纲的影响，
但不能克服分量间的相关性。
9
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距离测度(差值测度) (6)马氏(Mahalanobis)距离
d 2 (xi , x j ) (xi x j )T V 1(xi x j )
其中
V
1 m 1
m i 1
( xi
( xi x j )T AT ( AT )1Vx1A1A( xi x j )
( xi x j )TVx1( xi x j )
d
2 x
(
xi
,
x
j
)
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马氏距离的一般定义
设 x、 y是从期望矢量为 、协方差矩阵为的母体G中抽
取的两个样本，则它们间的马氏距离定义为
d 2 (x, y) (x y)T 1(x y) 当 x和 y是分别来自两个数据集中的样本时，设C是它们
递推公式
Dkl max[Dkp , Dkq ] p
k q
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（三）中间距离
递推公式
D2 1 D2 1 D2 1 D2
2 2 4 kl
kp
kq
pq
l
p
p
Dpq
q
q
Dkl
Dkp
Dkq
k
k
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（四）重心距离
递推公式
D2 np D2 nq D2 npnq D2 kl np nq kp np nq kq (np nq )2 pq
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距离测度(差值测度)
设 x (x1, x2 , , xn )T ，y ( y1, y2, , yn )T ⑴ 欧氏(Euclidean)距离
知识点归纳 数据挖掘中的聚类分析与分类算法
知识点归纳数据挖掘中的聚类分析与分类算法数据挖掘中的聚类分析与分类算法数据挖掘是指从大量数据中自动发现有用的模式、关系或规律的过程。
在数据挖掘过程中，聚类分析和分类算法是两个常用且重要的技术。
本文将对这两个知识点进行归纳总结。
一、聚类分析聚类分析是将一组无标签的数据对象进行分组或聚类的数据挖掘技术。
其目标是通过对象之间的相似性将它们划分为若干个簇，使得同一簇内的对象相似度高，不同簇之间的相似度低。
聚类分析广泛应用于市场分割、社交网络分析、图像处理等领域。
常用的聚类算法有以下几种：1. K-means算法：K-means是一种基于距离度量的聚类算法。
它通过逐步迭代，将数据集分为K个簇，使得每个数据对象与本簇内的其他对象的相似度最高。
2. 层次聚类算法：层次聚类算法是一种通过计算不同类别之间的相似性，并逐步合并相似度高的类别的方式进行数据聚类的方法。
Hierarchical Agglomerative Clustering（HAC）是层次聚类的一种常见算法。
3. 密度聚类算法：密度聚类算法是一种通过计算对象的密度来确定簇的方法，常见的算法有DBSCAN和OPTICS算法。
这类算法可以有效地发现具有不同密度分布的聚类。
二、分类算法分类算法是将带有标签的数据集按照类别或标签进行划分的数据挖掘技术。
通过学习已有数据集的特征和类别标签，分类算法能够对新的未标记数据进行分类预测。
分类算法广泛应用于垃圾邮件过滤、文本分类、风险评估等领域。
常用的分类算法有以下几种：1. 决策树算法：决策树算法是一种基于树形结构的分类算法。
它通过对数据集进行递归分割，使得每个子节点具有最佳的纯度或信息增益，从而实现对数据的分类。
2. 朴素贝叶斯算法：朴素贝叶斯算法是一种基于条件概率的分类算法。
它假设特征之间相互独立，并通过计算条件概率来进行分类预测。
3. 支持向量机算法：支持向量机算法是一种通过寻找最优分割超平面将数据划分为不同类别的算法。
卫生统计学基础流行病学数据的聚类分析与分类方法
卫生统计学基础流行病学数据的聚类分析与分类方法在卫生统计学中，流行病学数据的聚类分析与分类方法是一种重要的分析技术，可以帮助我们更好地理解和处理大量的流行病学数据。
本文将介绍聚类分析和分类方法，并探讨它们在卫生统计学中的应用。
一、聚类分析聚类分析是一种将样本根据某种指标进行分组的数据挖掘方法。
在卫生统计学中，聚类分析可以帮助我们发现不同因素之间的相似性和差异性，从而更好地了解疾病的传播规律和危险因素。
聚类分析方法包括层次聚类和非层次聚类。
层次聚类从样本开始，通过逐步合并最近的样本，形成一个层次结构。
非层次聚类则根据距离或相似性对样本进行聚类，不考虑层次结构。
在卫生统计学中，聚类分析可用于以下方面：1. 疾病分类：根据疾病特征和传播途径等因素，将疾病进行分类。
通过聚类分析，可以发现不同疾病之间的相似性和差异性，为疾病预防和控制提供依据。
2. 群体划分：对于不同聚集水平的疾病，如家庭、社区、城市等，可以通过聚类分析将人群划分为不同的群体，以便进行特定的干预措施。
3. 危险因素识别：通过将人群按照暴露因素进行聚类，可以识别出不同危险因素对疾病发生的影响程度，为干预措施的制定提供依据。
二、分类方法分类方法是根据已知类别的样本建立分类模型，然后利用该模型对未知样本进行分类。
在卫生统计学中，分类方法可以帮助我们预测疾病风险、评估危险因素和选择适当的干预措施。
常见的分类方法包括决策树、逻辑回归、支持向量机和人工神经网络等。
这些方法根据不同的算法原理和样本特征，可以将样本分为不同的类别。
在卫生统计学中，分类方法的应用主要有以下几个方面：1. 风险评估：根据已知危险因素和流行病学数据，建立分类模型，对人群进行风险评估。
通过预测个体的患病风险，可以采取相应的干预措施，提高疾病预防效果。
2. 干预措施选择：根据已有的疾病分类和干预效果，建立分类模型，为不同类型的疾病选择适当的干预措施。
通过分类方法，可以根据不同的病情指导具体的干预策略。
一文全面了解分类分析和聚类分析
一文全面了解分类分析和聚类分析当我们面对大量数据的时候，总试图将大量的数据进行划分，然后依次划分的数据群组进行分析，而分类和聚类就是我们常用的两种数据划分技术。
在我们的应用中，我们常常没有过多的去区分这两个概念，觉得聚类就是分类，分类也差不多就是聚类。
然而这两者之间有着本质的区别，接下来，我们就具体来探讨下分类与聚类之间在数据挖掘中的区别。
所谓分类(Classification)，就是按照某种标准给对象贴标签(label)，再根据标签来区分归类；而聚类，则是在是指事先没有“标签”的情况下，通过某种聚集分析，找出事物之间存在聚集性原因的过程。
从机器学习上看，分类作为一种监督学习方法，它的目标在于通过已有数据的确定类别，学习得到一个分类函数或分类模型(也常常称作分类器)，该模型能把数据库中的数据项映射到给定类别中的某一个类中。
简单的说，就是我们在进行分类前，得到的数据已经标示了数据所属的类别，分类的目标就是得到一个分类的标准，使得我们能够更好的把不同类别的数据区分出来。
就如下图所示，分类分析的目的就是要找出区分红色数据和绿色数据的标准，分类分析的过程就是算法不断递进，使得标准更为准确的过程。
图：分类分析的过程与分类技术不同，在机器学习中，聚类是一种无指导学习。
即聚类是在预先不知道分类的情况下，根据信息相似度原则进行信息聚类的一种方法。
聚类的目的是将大量的数据通过“属于同类别的对象之间的差别尽可能的小，而不同类别上的对象的差别尽可能的大”的原则进行分类；因此，聚类的意义就在于将观察到的内容组织成类分层结构，把类似的事物组织在一起。
通过聚类分析，人们能够识别密集的和稀疏的区域，因而发现全局的分布模式，以及数据属性之间的有趣的关系。
图：聚类分析的过程分类作为一种监督学习方法，要求必须事先明确知道各个类别的信息，并且断言所有待分类项都有一个类别与之对应。
但是很多时候，我们在进行数据分析的时候，事前并不能得到各个类别的信息。
聚类算法
层次聚类算法优缺点及改进算法
• 优点：适用于任意形状和任意属性的数据集，灵活控制不 同层次的聚类粒度，强聚类能力。 • 缺点：大大延长了算法的执行时间，不能回溯处理。
层次聚类方法尽管简单，但经常会遇到合并或分裂点 的选择的困难。改进层次方法的聚类质量的一个有希望的 方向是将层次聚类和其他聚类技术进行集成，形成多阶段 聚类。下面介绍两个改进的层次聚类方法BIRTH 和CURE 。
层次聚类
当采用划分聚类方法（如k-means）K值选取十分困 难时，我们不妨考虑可以考虑层次聚类。层次聚类是另一 种主要的聚类方法，它具有一些十分必要的特性使得它成 为广泛应用的聚类方法。它生成一系列嵌套的聚类树来完 成聚类。单点聚类处在树的最底层，在树的顶层有一个根 节点聚类。根节点聚类覆盖了全部的所有数据点。 可根据其聚类方式划分为：凝聚（自下而上）聚类和 分裂（自上而下）聚类。层次凝聚的代表是AGNES算法 。层次分裂的代表是DIANA算法。
BIRCH算法试图利用可用的资源来生成最好的聚类结 果。通过一次扫描就可以进行较好的聚类，故该算法的计 算复杂度是O(n)，n是对象的数目。
CURE聚类算法
很多聚类算法只擅长处理球形或相似大小的聚类，另 外有些聚类算法对孤立点比较敏感。CURE算法解决了上 述两方面的问题，选择基于质心和基于代表对象方法之间 的中间策略，即选择空间中固定数目的具有代表性的点， 而不是用单个中心或对象来代表一个簇。该算法首先把每 个数据点看成一簇，然后再以一个特定的收缩因子向簇中 心“收缩”它们，即合并两个距离最近的代表点的簇。
同分类不同，对于一个分类器，通常需要你告诉它 “这个东西被分为某某类”这样一些例子，理想情况下， 一个 分类器会从它得到的训练集中进行“学习”，从而具 备对未知数据进行分类的能力，这种提供训练数据的过 程通常叫做监督学习。 而在聚类的时候，我们并不关心某一类是什么， 我们需要实现的目标只是把相似的东西聚到一起，一个 聚类算法通常只需要知道如何计算相似 度就可以开始工 作了，因此 ，聚类通常并不需要使用训练数据进行学习， 这在 机器学习中被称作无监督学习。
解决大规模数据集的聚类和分类问题
解决大规模数据集的聚类和分类问题随着大数据时代的到来，大规模数据集的聚类和分类问题成为了研究的热点。
这篇文章将探讨如何解决这一问题，并介绍一些常用的方法和技术。
聚类和分类是数据挖掘中常见的任务，它们可以帮助我们理解数据中的模式和关系，从而为决策提供支持。
在大规模数据集中，聚类和分类变得更加困难，因为数据量巨大，样本数量庞大。
因此，我们需要使用高效的算法和技术来解决这些问题。
首先，聚类是将数据集中的对象分组到相似的类别中的过程。
它可以帮助我们发现数据中隐藏的结构和模式。
常用的聚类算法包括k-means、层次聚类、密度聚类等。
在大规模数据集中，为了提高效率，我们可以使用分布式计算框架，如Hadoop和Spark，来并行化处理数据。
其次，分类是根据已知标签或属性将数据分配到预定义类别中的过程。
分类广泛应用于诸如垃圾邮件过滤、图像识别和风险评估等领域。
常见的分类算法包括决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等。
在大规模数据集中，由于数据量巨大，我们需要使用高效的算法和技术来加快分类速度。
针对大规模数据集的聚类和分类问题，有一些常用的解决方案和技术。
首先，使用分布式计算框架可以将计算任务分发到多个计算节点上并行处理，从而加快处理速度。
其次，特征选择和降维可以减少数据维度，使得处理更加高效。
另外，使用采样和近似算法可以在保证一定准确性的前提下，降低计算量。
此外，机器学习技术也在解决大规模数据集的聚类和分类问题中发挥了重要作用。
机器学习可以自动学习数据中的模式和规律，并根据这些规律进行聚类和分类。
深度学习算法，如神经网络，已经被广泛应用于图像和语音识别等领域，在处理大规模数据集时也表现出了令人瞩目的效果。
综上所述，解决大规模数据集的聚类和分类问题是一项具有挑战性的任务。
我们可以使用分布式计算框架、特征选择和降维、采样和近似算法以及机器学习等方法来提高处理效率和准确性。
相信随着技术的不断发展，我们能够在解决这一问题上取得更大的突破。
词语的分类和聚类
4、词聚类方法
华中科技大学计算机科学与技术学院 胡和平 《中文词聚类研究》
5、词聚类实现举例
现有的资料就是一个300M 的作了分词和词性标注的句子语料库,要 实现词聚类, 1、首先要从这个句子语料库中抽出具有相关关系的词对. 2、然后对这些词对进行一些必要的处理,如去掉频率太低的词对,得 出要聚类的词等等. 3、最后要用程序实现这个聚类算法.
5、系统的整体流程分析 整体流程图
原始文本
从文本中取词
得到每个词的上下文
得到最大相似度 分类算法 得到分类文件
1.词聚类定义
聚类就是按照事物的某些属性、特征，把事物聚集成类，使类 间的相似性尽量小，类内的相似性尽量大。 词语聚类定义1：即将一个给定的词wi 分到某个词类ci 中去。它 是语音识别、智能信息检索等领域的一个重要的自然语言处理 问题.根据词语的分布环境进行聚类是目前常采用的一种研究方 法。 词聚类定义2：就是对某种语言的某个特定领域术语集中的相关 词语进行聚类。
2、词聚类技术的作用
词聚类技术的一个重要应用就是改善信息检索系统的人机交 互效率。由于人们对信息源的内容不完全知道, 所以不可能 直接检索到信息。人们总是根据信息的一些相似模式来找相 关信息的。 比如, 当用户面对一个内容不熟悉的数据库时, 往往为提出合 适的查询关键词而不知所措。如果存在一个相关词语的帮助 系统, 则用户可先输入自己熟知的词语, 自动得到数据库中的 一批与乊相关的词语, 从而帮助用户提出合适的查询要求。 在多媒体浏览系统中, 自动的词聚类也可用来帮助超文本的 生成。（具体丼例见下页）
分类词表总共15大类，224个三级小类，如“房产”、“汽车”、“科技_数 码_视频_数字电视”、“房产_家居家装_家具”。
分类和聚类的区别
分类和聚类的区别1. 类别是否预先定义是最直观区别算法书上往往这样解释二者的区别：分类是把某个对象划分到某个具体的已经定义的类别当中，而聚类是把一些对象按照具体特征组织到若干个类别里。
虽然都是把某个对象划分到某个类别中，但是分类的类别是已经预定义的，而聚类操作时，某个对象所属的类别却不是预定义的。
所以，对象所属类别是否为事先，是二者的最基本区别。
而这个区别，仅仅是从算法实现流程来看的。
2. 二者解决的具体问题不一样分类算法的基本功能是做预测。
我们已知某个实体的具体特征，然后想判断这个实体具体属于哪一类，或者根据一些已知条件来估计感兴趣的参数。
比如：我们已知某个人存款金额是10000元，这个人没有结婚，并且有一辆车，没有固定住房，然后我们估计判断这个人是否会涉嫌信用欺诈问题。
这就是最典型的分类问题，预测的结果为离散值，当预测结果为连续值时，分类算法可以退化为计量经济学中常见的回归模型。
分类算法的根本目标是发现新的模式、新的知识，与数据挖掘数据分析的根本目标是一致的。
聚类算法的功能是降维。
假如待分析的对象很多，我们需要归归类，划划简，从而提高数据分析的效率，这就用到了聚类的算法。
很多智能的搜索引擎，会将返回的结果，根据文本的相似程度进行聚类，相似的结果聚在一起，用户就很容易找到他们需要的内容。
聚类方法只能起到降低被分析问题的复杂程度的作用，即降维，一百个对象的分析问题可以转化为十个对象类的分析问题。
聚类的目标不是发现知识，而是化简问题，聚类算法并不直接解决数据分析的问题，而最多算是数据预处理的过程。
3. 有监督和无监督分类是有监督的算法，而聚类是无监督的算法。
有监督的算法并不是实时的，需要给定一些数据对模型进行训练，有了模型就能预测。
新的待估计的对象来了的时候，套进模型，就得到了分类结果。
而聚类算法是实时的，换句话说是一次性的，给定统计指标，根据对象与对象之间的相关性，把对象分为若干类。
分类算法中，对象所属的类别取决于训练出来的模型，间接地取决于训练集中的数据。
阐述聚类与分类的联系和区别
阐述聚类与分类的联系和区别1. 聚类呀，就好像把一堆乱七八糟的东西，按照它们某种相似的特点归到一起，就像把各种水果分堆一样。
而分类呢，则是有明确的类别划分，比如知道要把苹果放在苹果堆里，香蕉放在香蕉堆里。
比如说商场里的衣服，聚类可能是把风格相似的放一堆，不管它们是 T 恤还是裙子；分类那就是明确地把 T 恤放一起，裙子放一起，这区别不就出来啦？2. 聚类呀，不就是在找隐藏的“团伙”嘛，把相似的东西自然地聚在一起。
分类呢，就像是有着既定规则的划分。
好比去整理书架，聚类就是把那些感觉差不多的书放一块，可能有小说、传记啥的混着；分类就是严格地把小说一排，传记一排，你说这不是很不一样嘛？3. 聚类就好似在一片混沌中找到一些相似的小团体，就像一群小伙伴因为共同爱好走到一起。
分类则是有条有理地把东西放进该去的地方，比如把不同颜色的蜡笔分开排列。
你想想，一堆玩具，聚类可能就是把那些塑料的放一堆，不管是小汽车还是小玩偶；分类就是小汽车一堆，小玩偶一堆，多明显的不同呀！4. 聚类啊，就像在茫茫人海中发现一些有共同点的小群体，比如都是喜欢音乐的人聚在一起。
分类呢，就是明确规定好的划分，像学校里的班级一样。
比如整理邮票，聚类会把图案类似的放一起；分类就是按邮票的发行地区来分，这难道还不好理解吗？5. 聚类这东西啊，就跟找朋友似的，把有相似处的拉到一块儿。
分类呢，就是按照一定标准强行归类。
想想厨房里的餐具，聚类的话可能把那些材质类似的放一起，不管是碗还是盘子；分类那肯定就是碗是碗，盘子是盘子，分得可清楚啦，这二者有很大不同吧！6. 聚类不就是一种自然而然的归类嘛，像鸟儿找到自己的同类群聚一样。
分类则是人为规定好的划分呦。
就拿一堆文具来说，聚类可能把那些同样大小的放在一堆，不管是铅笔还是橡皮；分类就是铅笔归铅笔，橡皮归橡皮，这就是它们之间的差别呀，不是吗？7. 聚类呀，就好比是在一堆杂物里发现那些冥冥之中有关联的东西聚到一块儿。
聚类和分类的异同点
聚类和分类的异同点
以下是 6 条关于聚类和分类的异同点：
1. 聚类和分类都像是给事物找“家”，但聚类是让事物自己找到合适的“窝”，而分类则是我们提前给它们搭好“屋子”让它们进去。
比如说我们把水果放一起，这可以算是分类，而根据水果的各种特点自动分成几堆，那就是聚类啦！
2. 聚类有点像一个自由的探索者，自己去发现不同的群体；分类则像是个严格的管理者，按照既定规则安排事物。
就好像让一群人自由组合和给他们安排好队伍的差别一样呢！
3. 聚类的时候，数据就像一群无拘无束的孩子在玩耍，自然而然形成小团体；分类呢，就像是老师给孩子们指定分组。
你看，分析顾客的购买行为可以用聚类去发现模式，而把商品分成不同类别那就是分类呀！
4. 聚类是在混沌中创造秩序，数据自己就会展现出不同的“部落”；分类则是强力实施秩序，把事物硬生生塞进对应的“格子”里。
想想整理杂乱的房间，随意堆放是聚类，按类别摆放就是分类，不是很有意思吗？
5. 聚类经常能带来惊喜，让我们发现一些意想不到的群体；分类则相对稳定和可预测。
好比一场没有剧本的冒险和一场按剧本演出的戏剧，聚类是前者，分类是后者呀！
6. 它们虽然不同，但聚类和分类都能帮助我们更好地理解和处理数据呀！我们可以通过聚类发现新的关注点，再通过分类做出具体规划。
这不就像是先摸索出道路，再沿着道路前进嘛！
我的观点结论就是：聚类和分类各有特点和用处，它们相互配合能让我们对数据的理解和运用更上一层楼！。
聚类和分类的区别
聚类和分类的区别
聚类是指利用计算机根据样本之间的相似度将整个样本集合聚集成若干个类的过程。
其目标是使得属于同一个类的样本尽量相似，而属于不同类的样本差别明显。
系统聚类法和k-Means算法是目前聚类分析中应用最多的两种方法。
分类是根据已经掌握的每类若干样本的数据信息，总结出分类的规律性，建立判别公式和判别规则。
聚类和分类
当遇到新的样本时，只需根据判别公式和判别规则，就能判别该样本所属的类别。
分类技术包括统计、模式识别、人工智能、神经网络等多个领域。
目前常用的分类方法有Bayes判别法、k最近邻(kNN)方法、支持向量机(SVM)方法、决策树方法等。
聚类是一种无指导的学习过程，而分类则是有指导的学习过程。
聚类和分类的区别还在于：聚类事先没有类表，完全是按照样本间的相似度来进行，即先有样本后有类；而分类则是基于某种预定的类表，将类表中的条目赋给样本，即先有类后有样本。
聚类分析与分类分析
分割准则：
Gini指数变化 信息增益（熵） 上面两个准则是值越大，表示节点越 “不纯”，越小表示越“纯” （二者选一即可）
决策树应用于肿瘤基因表达谱的分类分析
分类分析
上述无监督的聚类分析可同时对样本和基因进行聚类。而有监督的分类分 析一般是单向的，即以基因为属性，构建分类模式对样本的类别进行预测。还 可以同时进行疾病相关基因的挖掘。 常用分类方法： • Fisher线性判别 • K近邻分类法（略） • PAM方法 • 决策树
Fisher线性判别
Fisher线性判别的思想是： 找到一个投影矩阵，通过这个投影矩阵将各类样本数据映射到一个新的空间， 使得投影后两类相隔尽可能远，而同一类内的样本尽可能聚集。
像上图所示的两种投影方案，左边的投影方向可以将两种样本区分开 来，而右边的投影方向不能区分开来，所以左边的投影方向更好。
PAM方法
又叫K-medoids（K-中心点）聚类，使K-means（K-均值）聚类的改进。 基本思想：每类样本的质心向所有样本的质心进行收缩。
基因2
基因1
K-均值聚类和K-中心点聚类区别： k-means的质心是各个样本点的平均，可能是样本点中不存在的点 k-medoids的质心一定是某个样本点的值 这个不同使他们具有不同的优缺点：
决策树优点： 不需要使用者了解很多背景知识（这同时也是它的最大缺点）， 概念 简单， 计算效率高 作为一种非参数分类方法，使用者不需要输入任何参数 分类的结果意义明确， 可解释性强
有关决策树的演变算法也很多
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聚类和分类的区别
2008-10-22 19:57
分类(classification)是这样的过程：
它找出描述并区分数据类或概念的模型(或函数)，以便能够使用模型预测类标记未知的对象类。
分类分析在数据挖掘中是一项比较重要的任务,目前在商业上应用最多。
分类的目的是学会一个分类函数或分类模型(也常常称作分类器),该模型能把数据库中的数据项映射到给定类别中的某一个类中。
分类和回归都可用于预测，两者的目的都是从历史数据纪录中自动推导出对给定数据的推广描述，从而能对未来数据进行预测。
与回归不同的是，分类的输出是离散的类别值，而回归的输出是连续数值。
二者常表现为决策树的形式，根据数据值从树根开始搜索，沿着数据满足的分支往上走，走到树叶就能确定类别。
要构造分类器，需要有一个训练样本数据集作为输入。
训练集由一组数据库记录或元组构成，每个元组是一个由有关字段(又称属性或特征)值组成的特征向量，此外，训练样本还有一个类别标记。
一个具体样本的形式可表示为：（v1,v2,...,vn;c)；其中vi表示字段值，c表示类别。
分类器的构造方法有统计方法、机器学习方法、神经网络方法等等。
不同的分类器有不同的特点。
有三种分类器评价或比较尺度：1)预测准确度；2)计算复杂度；3)模型描述的简洁度。
预测准确度是用得最多的一种比较尺度，特别是对于预测型分类任务。
计算复杂度依赖于具体的实现细节和硬件环境，在数据挖掘中，由于操作对象是巨量的数据，因此空间和时间的复杂度问题将是非常重要的一个环节。
对于描述型的分类任务，模型描述越简洁越受欢迎。
另外要注意的是，分类的效果一般和数据的特点有关，有的数据噪声大，有的有空缺值，有的分布稀疏，有的字段或属性间相关性强，有的属性是离散的而有的是连续值或混合式的。
目前普遍认为不存在某种方法能适合于各种特点的数据
聚类(clustering)
是指根据“物以类聚”的原理，将本身没有类别的样本聚集成不同的组，这样的一组数据对象的集合叫做簇，并且对每一个这样的簇进行描述的过程。
它的目的是使得属于同一个簇的样本之间应该彼此相似，而不同簇的样本应该足够不相似。
与分类规则不同，进行聚类前并不知道将要划分成几个组和什么样的组，也不知道根据哪些空间区分规则来定义组。
其目的旨在发现空间实体的属性间的函数关系，挖掘的知识用以属性名为变量的数学方程来表示。
当前，聚类技术正在蓬勃发展，涉及范围包括数据挖掘、统计学、机器学习、空间数据库技术、生物学以及市场营销等领域，聚类分析已经成为数据挖掘研究领域中一个非常活跃的研究课题。
常见的聚类算法包括：K-均值聚类算法、K-中心点聚类算法、CLARANS、BIRCH、CLIQUE、DBSCAN等。