分类与聚类的区别

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分类和聚类最基本的区别在于：分类使用监督学习技术，而聚类使用无监督学习技术。

在分类中，计算机被赋予一个标签用于对新的观察结果进行分类。在这种情况下，机器需要彻底的测试和训练来验证标签。因此，分类比聚类更复杂。相反，聚类是一种无监督学习方法，它根据相似性对数据进行分组。这里不需要训练，因为机器从已有的数据中学习。

在本文中，我们将讨论分类和聚类之间重要的区别。但在深入探讨差异之前，让我们先对分类和聚类做一个基本的概述。

什么是数据挖掘中的分类？

分类是一种数据挖掘技术，它使用一组训练数据来确定新观察结果的类别或范畴。这种监督学习方法使用统计和机器学习技术来创建一个模型，该模型可以根据在训练数据中观察到的模式对新数据进行分类。

• 对于分类，数据集被分成训练集和测试集。使用训练集构建分类模型，并使用测试集评估其有效性。

• 分类算法从训练数据中获得知识，并将其应用于预测传入的、未污染的数据的类别。

• 许多应用，包括图像识别、垃圾邮件过滤、欺诈检测和医疗诊断，都严重依赖于分类。

• 决策树、k近邻、支持向量机和神经网络是一些常见的分类算法。

分类可以是“二元分类”或“多元分类”。

• 当恰好有两个目标类别时，称为二元分类。

• 当有两个以上目标类别时，例如在模式识别问题中，则称为多元分类。

在数据挖掘中应用分类的优势

以下是数据挖掘中应用分类的优势：

• 预测能力：为了预测新数据的类别或范畴，分类可以帮助发现可用于预测和决策的数据模式。

• 可解释的结果：由于许多分类算法提供的模型易于理解，因此人们更容易理解特定分类背后的逻辑。

• 可扩展性：分类是一种可扩展的数据挖掘技术，因为它可以用于大型数据集。

• 通用性：分类是灵活的，并且广泛适用，因为它可以应用于许多不同形式的数据，包括数值数据和分类数据。

在数据挖掘中应用分类的劣势

以下是数据挖掘中应用分类的劣势：

• 过拟合：当分类模型过于贴合训练数据时，则被认为是过拟合，这会导致在新数据上的性能不佳。

• 偏差：分类模型可能偏向某些类别或特征，这可能导致不正确的预测。

• 数据质量：不准确或不足的数据可能导致不正确的预测，这会影响分类模型的准确性。

• 复杂性：某些分类算法可能非常难以开发和解释，因为它们需要大量的计算能力。

• 对输入数据的敏感性：分类模型有时容易受到输入数据变化的影响，这会严重影响预测的类别。

什么是数据挖掘中的聚类？

在数据挖掘中，聚类方法用于根据其相似性将相关的对象或数据点组织成集群。聚类的目的是发现数据中的模式和结构，并通过将相似的和不同的数据点分组在一起，将它们分开。

位于一个集群内的对象将具有高度的相似性，而两个集群的对象将彼此不同。在聚类中，对象的类别标签不是预先确定的，因此它是模型的无监督学习过程。

作为一种无监督学习技术，聚类不需要对数据的标记或预定义。相反，程序使用统计和机器学习方法，根据相似性度量（例如距离或密度）对数据点进行分组。

有许多聚类算法，每种算法都有其自身的优点和缺点。k均值聚类、层次聚类和基于密度的聚类是一些流行的聚类技术。将使用哪种算法将取决于数据的特性和分析的目标。

聚类最流行的用途之一是市场细分的营销分析。在这种情况下，用户根据交易历史数据和人口统计数据进行细分，然后使用这些数据为每个细分市场定制营销技术。

在数据挖掘中应用聚类的优势

聚类对于探索性数据分析非常有用，因为它可以揭示数据中可能并不明显的模式和结构。

• 数据压缩：通过减少不同的数据点数目，同时保留必要的信息，聚类可用于压缩大型数据集。

• 可扩展性：聚类算法是可扩展的数据挖掘技术，因为它们可用于大型数据集。

• 灵活性：聚类是灵活的，并且广泛适用，因为它可以与各种数据类型一起使用，包括分类数据和数值数据。

在数据挖掘中应用聚类的劣势

以下是数据挖掘中应用聚类的一些劣势：

• 可解释性：由于聚类可能产生复杂且难以解释的结果，因此人们可能难以理解数据中潜在的结构和模式。

• 有效性：虽然聚类算法是可扩展的，但某些算法可能无法很好地处理具有许多集群或高维的数据。

• 结果质量：如果数据嘈杂、存在异常值或具有难以辨认或模糊的集群，则聚类算法可能会产生较差的结果。

分类与聚类的区别

下表重点介绍了分类和聚类之间的重要区别

关键	分类	聚类
方法	分类是一种监督学习方法。	聚类是一种无监督学习方法。
它做什么？	这是一个根据各自类别标签对输入实例进行分类的过程。	它根据实例的相似程度对实例进行分组，而不使用类别标签。
训练和测试	它有标签，因此需要训练和测试数据集以验证模型。	不需要训练和测试数据集。
复杂性	与聚类相比，它更复杂。	与分类相比，它不太复杂。
示例	逻辑回归、朴素贝叶斯分类器、支持向量机。	k均值聚类算法、高斯（EM）聚类算法。

结论

分类和聚类都是数据挖掘中常用的学习方法，用于分析数据组并根据某些特定属性对其进行划分。分类是一种监督学习方法，用于确定新观察结果的类别或范畴，而聚类是一种无监督学习技术，用于将相关的对象或数据点分组在一起。

分类对于预测和决策至关重要，而聚类对于探索性数据分析和发现数据中的隐藏模式非常有用。

分类和聚类之间最显著的区别在于，分类使用从训练中获得的数据对数据进行分类，而聚类则根据数据之间的不同相似性对数据进行分类。