聚类与分类有什么区别？ 首先对经验数据进行分析，得到特征属性，以此特性进行挖掘，希望得到划分结果，这属于聚类还是分类？例如…
文本分类和聚类有什么区别 聚类就是将一组的文章或文本信息进行相似性的比较，将比较相似的文章或文本信息归为同一组的技术。分类和聚类都是将相似对象归类的过程。区别是，分类是事先定义好类别，。
聚类和分类的区别是什么？
解释区分和分类，特征化和聚类，分类和回归之间的区别和相似之处 区分和分类：数据区2113分是将目标类数据对象的一5261般特性与一个或多个对4102比类对象的一般特1653性进行比较；而分类则是找出描述和区分数据类或概念的模型，以便能够使用模型对未知类标号的样例进行预测。特征化和聚类：数据特征化是目标类数据的一般特性或特征的汇总，即在进行数据特征化时很清楚特征化的这些数据的特点是什么；而聚类则只是分析数据对象，按照“最大化类内相似度、最小化类间相似度”的原则进行聚类或分组。分类在第一点时已经说过；回归主要是建立连续值的函数模型，回归主要用来预测缺失的或难以获得的数值数据值，而不是离散的类标号，同时回归也包含基于可用数据的分布趋势识别。
分类和聚类的区别及各自的常见算法 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”，。
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。
