何谓聚类？它与分类有什么异同？

聚类（Clustering）是一种无监督学习方法，其目的是将一组相似的对象分组到同一个簇中，簇内的对象相似度高，簇间的对象相似度低。聚类算法通常没有预先定义好的类别，而是根据数据的相似性来自动划分数据。聚类在数据挖掘、图像处理、模式识别、生物信息学等领域中有广泛应用。

与聚类不同，分类（Classification）是一种有监督学习方法，其目的是根据给定的标签或类别将对象分到预先定义好的类别中。分类算法需要先构建训练集，其中包含了已知类别的对象及其对应的类别标签，然后使用这些训练数据来训练模型，最终将新的对象分到相应的类别中。分类算法在机器学习、模式识别、自然语言处理等领域中有广泛应用。

因此，聚类和分类的主要区别在于是否有预先定义的类别标签。聚类算法没有预先定义好的类别，是根据相似性来自动划分数据；而分类算法需要已知类别标签，是根据已知标签来构建模型，将新的对象分到相应的类别中。

相关问题

什么是聚类？聚类的分类和例子

聚类是一种无监督学习的算法，其目标是将样本分成若干个群组，让同一组中的样本彼此相似，不同组之间的样本尽可能不同。常见的聚类算法包括K-means、DBSCAN、层次聚类等。例如，如果我们要对一个公司的客户进行聚类，可以根据他们的购买行为、地理位置、社交网络等因素将其分为不同的群组，以便于针对不同群组制定不同的营销策略。

什么是聚类？如何对一组数据进行层次聚类？

聚类（Clustering）是一种无监督学习方法，它将相似的对象归为同一簇，不相似的对象归为不同簇。聚类是一种常用的数据挖掘技术，被广泛应用于图像分割、文本挖掘、市场营销、生物信息学等领域。

层次聚类（Hierarchical Clustering）是一种聚类方法，它将数据样本逐层进行聚类。根据聚类过程的分裂和合并方式，可以将层次聚类分为两类：凝聚聚类和分裂聚类。

对于凝聚聚类，初始时将每个数据样本看作一个簇，然后将相似度最高的两个簇合并成一个大簇，直到所有样本都被合并成一个簇为止。这种聚类方法的优点是简单易懂，缺点是计算复杂度高，不适用于大规模数据。

对于分裂聚类，初始时将所有数据样本看作一个簇，然后将簇逐层分裂成小簇，直到所有样本都成为单个簇为止。这种聚类方法的优点是计算复杂度低，适用于大规模数据，缺点是聚类结果不稳定，容易受到初始簇的影响。

层次聚类的步骤如下：

1. 计算两两数据样本之间的距离（或相似度）；
2. 将每个数据样本看作一个初始簇；
3. 重复执行以下步骤，直到所有样本都在同一个簇中或达到预设的聚类数目：

a. 选择距离最近的两个簇合并成一个新簇；

b. 更新新簇与其它簇之间的距离（或相似度）；

层次聚类的结果可以用树状图（Dendrogram）表示，树状图的叶子节点是数据样本，中间节点是簇，根节点是所有数据样本构成的簇。