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聚類中的簇與分類中的類的關(guān)系是

聚類中的簇與分類中的類的關(guān)系是不是一碼事，但實際中有一定聯(lián)系。

聚類，即將物理或抽象對象的**分成由類似的對象組成的多個類的過程。

由聚類所生成的簇是一組數(shù)據(jù)對象的**，這些對象與同一個簇中的對象彼此相似，與其他簇中的對象相異。

聚類分析又稱群分析，它是研究（樣品或指標(biāo)）分類問題的一種統(tǒng)計分析方法。聚類分析起源于分類學(xué)，但是聚類不等于分類。聚類與分類的不同在于，聚類所要求劃分的類是未知的。
聚類分析內(nèi)容非常豐富，有系統(tǒng)聚類法、有序樣品聚類法、動態(tài)聚類法、模糊聚類法、圖論聚類法、聚類預(yù)報法等。

在數(shù)據(jù)挖掘中，聚類也是很重要的一個概念。傳統(tǒng)的聚類分析計算方法主要有劃分方法、層次方法、基于密度的方法、基于網(wǎng)格的方法、基于模型的方法五種。

研究情況：
傳統(tǒng)的聚類已經(jīng)比較成功的解決了低維數(shù)據(jù)的聚類問題。

但是由于實際應(yīng)用中數(shù)據(jù)的復(fù)雜性，在處理許多問題時，現(xiàn)有的算法經(jīng)常失效，特別是對于高維數(shù)據(jù)和大型數(shù)據(jù)的情況。因為傳統(tǒng)聚類方法在高維數(shù)據(jù)集中進(jìn)行聚類時，主要遇到兩個問題。
高維數(shù)據(jù)集中存在大量無關(guān)的屬性使得在所有維中存在簇的可能性幾乎為零;高維空間中數(shù)據(jù)較低維空間中數(shù)據(jù)分布要稀疏，其中數(shù)據(jù)間距離幾乎相等是普遍現(xiàn)象，而傳統(tǒng)聚類方法是基于距離進(jìn)行聚類的，因此在高維空間中無法基于距離來構(gòu)建簇。

數(shù)據(jù)挖掘中分類和聚類有什么區(qū)別？

你好，簡單地說，分類(Categorization or Classification)就是按照某種標(biāo)準(zhǔn)給對象貼標(biāo)簽(label)，再根據(jù)標(biāo)簽來區(qū)分歸類。簡單地說，聚類是指事先沒有“標(biāo)簽”而通過某種成團(tuán)分析找出事物之間存在聚集性原因的過程。

區(qū)別是，分類是事先定義好類別，類別數(shù)不變。

分類器需要由人工標(biāo)注的分類訓(xùn)練語料訓(xùn)練得到，屬于有指導(dǎo)學(xué)習(xí)范疇。聚類則沒有事先預(yù)定的類別，類別數(shù)不確定。聚類不需要人工標(biāo)注和預(yù)先訓(xùn)練分類器，類別在聚類過程中自動生成。分類適合類別或分類體系已經(jīng)確定的場合，比如按照國圖分類法分類圖書;聚類則適合不存在分類體系、類別數(shù)不確定的場合百科，一般作為某些應(yīng)用的前端，比如多文檔文摘、搜索引擎結(jié)果后聚類(元搜索)等。

分類的目的是學(xué)會一個分類函數(shù)或分類模型(也常常稱作分類器 ),該模型能把數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)項映射到給定類別中的某一個類中。要構(gòu)造分類器，需要有一個訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)集作為輸入。訓(xùn)練集由一組數(shù)據(jù)庫記錄或元組構(gòu)成，每個元組是一個由有關(guān)字段(又稱屬性或特征)值組成的特征向量，此外，訓(xùn)練樣本還有一個類別標(biāo)記。

一個具體樣本的形式可表示為：(v1,v2,…,vn; c);其中vi表示字段值，c表示類別。分類器的構(gòu)造方法有統(tǒng)計方法、機(jī)器學(xué)習(xí)方法、神經(jīng)**方法等等。聚類(clustering)是指根據(jù)“物以類聚”原理，將本身沒有類別的樣本聚集成不同的組，這樣的一組數(shù)據(jù)對象的**叫做簇，并且對每一個這樣的簇進(jìn)行描述的過程。

它的目的是使得屬于同一個簇的樣本之間應(yīng)該彼此相似，而不同簇的樣本應(yīng)該足夠不相似。與分類規(guī)則不同，進(jìn)行聚類前并不知道將要劃分成幾個組和什么樣的組，也不知道根據(jù)哪些空間區(qū)分規(guī)則來定義組。其目的旨在發(fā)現(xiàn)空間實體的屬性間的函數(shù)關(guān)系，挖掘的知識用以屬性名為變量的數(shù)學(xué)方程來表示。

聚類技術(shù)正在蓬勃發(fā)展，涉及范圍包括數(shù)據(jù)挖掘、統(tǒng)計學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)、空間數(shù)據(jù)庫技術(shù)、生物學(xué)以及市場營銷等領(lǐng)域，聚類分析已經(jīng)成為數(shù)據(jù)挖掘研究領(lǐng)域中一個非常活躍的研究課題。常見的聚類算法包括：K-均值聚類算法、K-中心點聚類算法、CLARANS、 BIRCH、CLIQUE、DBSCAN等。

數(shù)據(jù)分類和聚類有什么區(qū)別

主要區(qū)別是，性質(zhì)不同、目的不同、應(yīng)用不同，具體如下：
一、性質(zhì)不同
1、數(shù)據(jù)分類
數(shù)據(jù)分類就是把具有某種共同屬性或特征的數(shù)據(jù)歸并在一起，通過其類別的屬性或特征來對數(shù)據(jù)進(jìn)行區(qū)別。為了實現(xiàn)數(shù)據(jù)共享和提高處理效率，必須遵循約定的分類原則和方法，按照信息的內(nèi)涵、性質(zhì)及管理的要求，將系統(tǒng)內(nèi)所有信息按一定的結(jié)構(gòu)體系分為不同的**，從而使得每個信息在相應(yīng)的分類體系中都有一個對應(yīng)位置。

2、數(shù)據(jù)聚類
數(shù)據(jù)聚類是指根據(jù)數(shù)據(jù)的內(nèi)在性質(zhì)將數(shù)據(jù)分成一些聚合類，每一聚合類中的元素盡可能具有相同的特性，不同聚合類之間的特性差別盡可能大。

二、目的不同
1、數(shù)據(jù)分類
數(shù)據(jù)分類的目的是根據(jù)新數(shù)據(jù)對象的屬性，將其分配到一個正確的類別中。
2、數(shù)據(jù)聚類
聚類分析的目的是分析數(shù)據(jù)是否屬于各個獨立的分組，使一組中的成員彼此相似，而與其他組中的成員不同。
三、應(yīng)用不同
1、數(shù)據(jù)分類
應(yīng)用于統(tǒng)計學(xué)、計算機(jī)控制。
2、數(shù)據(jù)聚類
廣泛應(yīng)用于機(jī)器學(xué)習(xí)，數(shù)據(jù)挖掘，模式識別，圖像分析以及生物信息等。