请简述分类与聚类的区别

分类（classification）和聚类（clustering）是机器学习中两种不同的任务类型。

分类任务是指给定一个输入，将其分到多个预定义的类别之一。例如，给定一张图片，判断这张图片是属于狗、猫、鸟还是其他动物中的哪一种。分类任务的输出是一个离散值，通常是某个类别的标签。

而聚类任务则是指对一组未标记的数据进行分组，使得同一组内的数据相似度最大，不同组之间的数据相似度最小。例如，给定一个未标记的用户数据集，聚类任务的目标就是将相似的用户分到同一组中。聚类任务的输出是一个离散值，通常是某个数据点所属的类别。

总的来说，分类和聚类的区别在于输入数据的标记情况不同。分类任务的输入数据已经标记好了所属的类别，而聚类任务的输入数据并没有标记，需要根据相似度进行分组。同时，在建模方法和评价指标等方面也有所不同。

相关问题

简述分类算法与聚类算法

分类算法是一种机器学习算法，用于将数据分为不同的类别。它通过对训练数据的分析，建立一个分类模型，用于对新数据进行分类。常见的分类算法有决策树、朴素贝叶斯、K近邻算法等。

聚类算法是一种无监督学习算法，用于将数据自动分为若干个簇，每个簇内的数据具有相似性。聚类算法通常用于对数据进行分析，帮助我们了解数据的内在结构。常见的聚类算法有K-Means算法、层次聚类算法等。

简述判别分析与聚类分析的区别与联系？

判别分析和聚类分析都是常见的数据分析方法，但它们的目的和应用场景不同。

判别分析旨在通过对已知类别的样本进行学习，以便对新的样本进行分类或预测。它通过建立一个分类模型来区分不同类别之间的差异，从而实现分类。常见的判别分析方法包括线性判别分析（LDA）和二次判别分析（QDA）等。

聚类分析则是将相似的样本归为一类，将不相似的样本归为不同的类。聚类分析的目标是发现数据中隐藏的结构和模式，从而将数据分成不同的组别。聚类分析方法包括层次聚类和K-Means等。

两者的联系在于，都是对数据进行分类。但区别在于判别分析是有监督学习，需要已知样本类别，而聚类分析是无监督学习，不需要已知样本类别。另外，判别分析重点在于分类模型的建立和应用，而聚类分析重点在于探索数据的内在结构和模式。