聚类分析的区别 聚类与分类的不同在于，聚类所要求划分的类是未知的。聚类是将数据分类到不同的类或者簇这样的一个过程，所以同一个簇中的对象有很大的相似性，而不同簇间的对象有很大的相异性。从统计学的观点看，聚类分析是通过数据建模简化数据的一种方法。传统的统计聚类分析方法包括系统聚类法、分解法、加入法、动态聚类法、有序样品聚类、有重叠聚类和模糊聚类等。采用k-均值、k-中心点等算法的聚类分析工具已被加入到许多著名的统计分析软件包中，如SPSS、SAS等。从机器学习的角度讲，簇相当于隐藏模式。聚类是搜索簇的无监督学习过程。与分类不同，无监督学习不依赖预先定义的类或带类标记的训练实例，需要由聚类学习算法自动确定标记，而分类学习的实例或数据对象有类别标记。聚类是观察式学习，而不是示例式的学习。聚类分析是一种探索性的分析，在分类的过程中，人们不必事先给出一个分类的标准，聚类分析能够从样本数据出发，自动进行分类。聚类分析所使用方法的不同，常常会得到不同的结论。不同研究者对于同一组数据进行聚类分析，所得到的聚类数未必一致。从实际应用的角度看，聚类分析是数据挖掘的主要任务之一。而且聚类能够作为一个独立的工具获得数据的分布状况。
数据挖掘中分类和聚类有什么区别？ 分类是数据挖掘中的一项非常重要的任务，利用分类技术可以从数据集中提取描述数据类的一个函数或模型（也常称为分类器），并把数据集中的每个对象归结到某个已知的对象类中。从机器学习的观点，分类技术是一种有指导的学习，即每个训练样本的数据对象已经有类标识，通过学习可以形成表达数据对象与类标识间对应的知识。从这个意义上说，数据挖掘的目标就是根据样本数据形成的类知识并对源数据进行分类，进而也可以预测未来数据的归类。分类具有广泛的应用，例如医疗诊断、信用卡的信用分级、图像模式识别。与分类技术不同，在机器学习中，聚类是一种无指导学习。也就是说，聚类是在预先不知道欲划分类的情况下，根据信息相似度原则进行信息聚类的一种方法。聚 类的目的是使得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。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，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。数据聚类分析是一个正在蓬勃发展的领域。聚类技术主要是以统计方法、机器学习、神经网络等方法为基础。比较有代表性的聚类。
划分OTU的数据可以进行聚类分析么 可以的 用有序聚类的方法就行 有序聚类是按时间序列进行聚类 只要你在一定时间序列中有足够样本 可以用matlab或 DPS来做
谱聚类算法的划分准则 谱聚类算法将聚类问题转化为图的划分问题之后，基于图论的划分准则的优劣直接影响到聚类结果的好坏。常见的划分准则有Mini cut，Average cut，Normalized cut，Min-max cut，Ratio cut，MNcut等。Mini cut准则容易出现分割出只包含几个顶点的较小子图的歪斜分割现象，Ratio cut和Normalized cut等在一定程度上可以避免这种现象，但是当类间重叠严重时歪斜分割现象仍旧会发生。Chris Ding等人提出的基于Min-max cut的图划分方法充分体现了“子图内部相似度最大，子图之间的相似度最小”原则，能够产生比较平衡划分。上述五种划分都是不断地将图划分为2个子图的反复迭代运算过程，当划分函数的最小值满足一定的条件时迭代过程便会终止，相应的函数可以称为2-way划分函数。Meil？和Xu[64]认为可以同时把图划分为k个子图并于2004年提出了一种k-way规范割目标函数，而且对于参数k的选取问题也作了分析说明。我们可以发现当k=2时，MNcut与Ncut两者是等价的。
层次聚类方法的聚类分类 根据聚类原理步骤3的不同，可将层次式聚类 方法分为几类：single-linkage，complete-linkage 以及average-linkage 聚类方抄法等.SL聚类，即single-linkage聚类法(也称connectedness 或minimum 方法)：类间距离等于两类对象袭之间的最小距离，若用相似度衡量，则是各类中的任一对象与另一类中任一对象的最大相似度。CL层次聚类，即complete-linkage聚类法(也称diameter 或maximum 方法)：组间距离等于两组对象之间的最大距离。AL层次聚类，即average-linkage聚类法组间距离等于两组对象之间的平均距离。average-link 聚类的一个变种是R.D'Andrade(1978)的UCLUS方法，它使用的是median距离，在受异知常数据对象的影响方面，它要比平均距离表现更佳一些.这种层次聚类称为“凝聚法，由于它迭代合并所有分类。也有一种“划分”层次聚类法，与“凝聚”道相反，它先将所有对象放在同一类中，并不断划分成更小的类，划分法一般很少使用。
聚类分析与判别分析有什么区别与联系？ 1.聚类分析与判别分析的区别与联系 都是研究分类的，在进行聚类分析前，对总体到底有几种类型不知道（研究分几类较为合适需从计算中加以调整）。判别分析则是在总体类型划分已知，对当前新样本判断它们属于哪个总体。如我们对研zhidao究的多元数据的特征不熟悉，当然要进行聚类分析，才能考虑判别分析问题。2.聚类分析分两种：Q型聚类（对样本的聚类），P型聚类（对变量的聚类）聚类分析需要注意的是，一般小样本数据可以专用系统聚类法，大样本数据一般用快速聚类法（K均值聚类法）。需要根据统计量判断分几类比较合适，一般用R平方统计、伪F统计量等。如用前者时，可以从R平方的变换看n个样品分成几类比较合适，如分为5类时，R平方为0.9，当分为四类时，其值减小较快，如R平方为0.4，则认为分五类比较合适。另外，不同的分类方法产生的分类结果可能不同，要结合实际情属况选出最优的分类方法。3.判别分析 有Fisher判别，Bayes判别和逐步判别。一般用Fisher判别即可，要考虑概率及误判损失最小的用Bayes判别，但变量较多时，一般先进行逐步判别筛选出有统计意义的变量，再结合实际情况选择用哪种判别方法。
分类和聚类的区别及各自的常见算法 1、分类和聚类的区别：Classification(分类)，对于一个classifier，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 classifier 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supervised learning(监督学习)，Clustering(聚类)，简单地说就是把相似的东西分到一组，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。因此，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 clustering 通常并不需要使用训练数据进行学习，这在Machine Learning中被称作unsupervised learning(无监督学习).2、常见的分类与聚类算法所谓分类，简单来说，就是根据文本的特征或属性，划分到已有的类别中。如在自然语言处理NLP中，我们经常提到的文本分类便就是一个分类问题，一般的模式分类方法都可用于文本分类研究。常用的分类算法包括：决策树分类法，朴素贝叶斯分类算法(native Bayesian classifier)、基于支持向量机(SVM)的分类器，神经网络法，k-最近邻法(k-nearestneighbor，kNN)，模糊分类法等等。分类作为一种监督学习方法，要求必须。
