聚类和分类的区别

在机器学习中，聚类和分类是两种常用的方法。虽然它们都是用来从数据集中提取有用信息的技术，但是它们之间有很大的区别。本文将从多个角度来详细分析聚类和分类的区别。

一、定义

聚类是一种无监督学习的方法，它将数据集中相似的数据点分组成簇。簇内的数据点相似度高（即彼此之间更接近），而簇间的数据点相似度低（即彼此之间更远离）。聚类的目的是在不事先指定类别的情况下将数据集划分为有意义的子集。

分类是一种有监督的学习方法，它将数据集中的数据点分配给事先定义好的类别。分类的目的是将未知数据点分配到已知类别中，并从这些已知类别中推断出新数据点的类别。

二、数据

聚类和分类的数据要求也有所不同。

聚类通常使用连续型数据，如数值或浮点型数据，其中每个数据点都被描述为一个n维向量。在聚类中，数据点之间的相似度通常由欧氏距离或余弦相似度等度量方法计算出来。

分类通常使用统计型和分类型数据，如性别、年龄等。在分类中，数据点的类别已知，并且预测的结果是一个已知类别。

三、输出

聚类和分类的输出也不同。

在聚类中，输出是一组簇。每个簇都是一组相似数据点的集合，这些数据点在簇内被归为一类。但是，在聚类中，不存在任何确切的类别标签或数值。

在分类中，输出是把新数据点分配到已知类别标签中。分类的输出是一个确定的类别标号或数值（取决于分类类型），以表明新数据点属于哪个类别。

四、目的

聚类和分类的目的也不同。

聚类的目的是寻找数据集中的结构和模式，其中数据的相似性可以彼此分组，这些分组被称为簇。聚类是探索性数据分析的一个方法，用于发现新的洞察和领域知识。

分类的目的是预测新数据点的类别标签。分类的目的是为了将数据点分为离散的类别，并且使用这些类别来构建模型或进行预测。

五、应用

聚类和分类在不同领域中有不同的应用。

聚类的应用包括图像分割、电子商务和社交网络分析。例如，在电子商务中，聚类可用于对客户群进行分组，以便更好地了解每个客户群的需求和行为模式。

分类的应用包括广告推荐、医学诊断和金融风险分析。例如，金融业使用分类来识别高风险和低风险客户，以便更好地管理风险。