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。
用于数据挖掘的聚类算法有哪些，各有何优势？ 如果真要做全面介绍的话，有可能是一部专著的篇幅。即使是做综述性的介绍，一篇三五十页的论文也可以写成…
数据挖掘对聚类的数据要求是什么？ 1.可扩展性(Scalability)大多数来自于机器学习和统计学领域的聚类算法在处理数百条数据时能表现出高效率2.处理不同数据类型的能力数字型；二元类型，分类型/标称型，序数型，比例标度型等等3.发现任意形状的能力基于距离的聚类算法往往发现的是球形的聚类，其实现实的聚类是任意形状的4.用于决定输入参数的领域知识最小化对于高维数据，参数很难决定，聚类的质量也很难控制5.处理噪声数据的能力对空缺值、孤立点、数据噪声不敏感6.对于输入数据的顺序不敏感同一个数据集合，以不同的次序提交给同一个算法，应该产生相似的结果7.高维度高维度的数据往往比较稀松，而且高度倾斜8.基于约束的聚类找到既满足约束条件，又具有良好聚类特性的数据分组9.可解释性和可用性聚类要和特定的语义解释和应用相联系相异度矩阵：存储n个对象两两之间的近似性，也叫单模矩阵，行和列代表相同的实体
数据挖掘中分类、预测、聚类的定义和区别。 sc-cpda 数据分析师公众交流平台 详细看我资料 区分是将目标类数据对象的一般特性与一个或多个对比类对象的一般特性进行比较。例如，具有高GPA 的学生的一般特性可被用来与。
利用spss对数据进行聚类分析，在使用SPSS分析工具时，可以在分析功能菜单里，找到系统聚类，实现聚类分析。具体如何实现？
数据挖掘中分类、预测、聚类的定义和区别。 sc-cpda 数据分析师公众交流平台 详细看我资料区分是将目标类数据对象的一般特性与一个或多个对比类对象的一般特性进行比较。例如，具有高GPA 的学生的一般特性可被用来与具有低GPA 的一般特性比较。最终的描述可能是学生的一个一般可比较的轮廓，就像具有高GPA 的学生的75%是四年级计算机科学专业的学生，而具有低GPA 的学生的65%不是。关联是指发现关联规则，这些规则表示一起频繁发生在给定数据集的特征值的条件。例如，一个数据挖掘系统可能发现的关联规则为：major(X，“computing science”)？ owns(X，“personal computer”)[support=12%，confidence=98%]其中，X 是一个表示学生的变量。这个规则指出正在学习的学生，12%（支持度）主修计算机科学并且拥有一台个人计算机。这个组一个学生拥有一台个人电脑的概率是98%（置信度，或确定度）。分类与预测不同，因为前者的作用是构造一系列能描述和区分数据类型或概念的模型（或功能），而后者是建立一个模型去预测缺失的或无效的、并且通常是数字的数据值。它们的相似性是他们都是预测的工具：分类被用作预测目标数据的类的标签，而预测典型的应用是预测缺失的数字型数据的值。聚类分析的数据对象不考虑已知的。
只对一维数据进行聚类，要用什么方法？ 我觉得你这个问题要分开来回答，是否有时序这个因素是不一样的。没有时序的一维数据就是一个空间上的聚类问题，比如最简单的欧式空间，这一类的问题比较简单，常见的有至少。
用于数据挖掘的聚类算法有哪些，各有何优势？ （https：//www. coursera.org/course/ml）A List of Data Science and Machine Learning http：//conductrics.com/data-science-resources/） 转载自 THU数据派 官方微信公众。
