分類與聚類的區別

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分類和聚類最基本的區別在於：分類使用監督學習技術，而聚類使用無監督學習技術。

在分類中，計算機被賦予一個標籤用於對新的觀察結果進行分類。在這種情況下，機器需要徹底的測試和訓練來驗證標籤。因此，分類比聚類更復雜。相反，聚類是一種無監督學習方法，它根據相似性對資料進行分組。這裡不需要訓練，因為機器從已有的資料中學習。

在本文中，我們將討論分類和聚類之間重要的區別。但在深入探討差異之前，讓我們先對分類和聚類做一個基本的概述。

什麼是資料探勘中的分類？

分類是一種資料探勘技術，它使用一組訓練資料來確定新觀察結果的類別或範疇。這種監督學習方法使用統計和機器學習技術來建立一個模型，該模型可以根據在訓練資料中觀察到的模式對新資料進行分類。

• 對於分類，資料集被分成訓練集和測試集。使用訓練集構建分類模型，並使用測試集評估其有效性。

• 分類演算法從訓練資料中獲得知識，並將其應用於預測傳入的、未汙染的資料的類別。

• 許多應用，包括影像識別、垃圾郵件過濾、欺詐檢測和醫療診斷，都嚴重依賴於分類。

• 決策樹、k近鄰、支援向量機和神經網路是一些常見的分類演算法。

分類可以是“二元分類”或“多元分類”。

• 當恰好有兩個目標類別時，稱為二元分類。

• 當有兩個以上目標類別時，例如在模式識別問題中，則稱為多元分類。

在資料探勘中應用分類的優勢

以下是資料探勘中應用分類的優勢：

• 預測能力：為了預測新資料的類別或範疇，分類可以幫助發現可用於預測和決策的資料模式。

• 可解釋的結果：由於許多分類演算法提供的模型易於理解，因此人們更容易理解特定分類背後的邏輯。

• 可擴充套件性：分類是一種可擴充套件的資料探勘技術，因為它可以用於大型資料集。

• 通用性：分類是靈活的，並且廣泛適用，因為它可以應用於許多不同形式的資料，包括數值資料和分類資料。

在資料探勘中應用分類的劣勢

以下是資料探勘中應用分類的劣勢：

• 過擬合：當分類模型過於貼合訓練資料時，則被認為是過擬合，這會導致在新資料上的效能不佳。

• 偏差：分類模型可能偏向某些類別或特徵，這可能導致不正確的預測。

• 資料質量：不準確或不足的資料可能導致不正確的預測，這會影響分類模型的準確性。

• 複雜性：某些分類演算法可能非常難以開發和解釋，因為它們需要大量的計算能力。

• 對輸入資料的敏感性：分類模型有時容易受到輸入資料變化的影響，這會嚴重影響預測的類別。

什麼是資料探勘中的聚類？

在資料探勘中，聚類方法用於根據其相似性將相關的物件或資料點組織成叢集。聚類的目的是發現數據中的模式和結構，並透過將相似的和不同的資料點分組在一起，將它們分開。

位於一個叢集內的物件將具有高度的相似性，而兩個叢集的物件將彼此不同。在聚類中，物件的類別標籤不是預先確定的，因此它是模型的無監督學習過程。

作為一種無監督學習技術，聚類不需要對資料的標記或預定義。相反，程式使用統計和機器學習方法，根據相似性度量（例如距離或密度）對資料點進行分組。

有許多聚類演算法，每種演算法都有其自身的優點和缺點。k均值聚類、層次聚類和基於密度的聚類是一些流行的聚類技術。將使用哪種演算法將取決於資料的特性和分析的目標。

聚類最流行的用途之一是市場細分的營銷分析。在這種情況下，使用者根據交易歷史資料和人口統計資料進行細分，然後使用這些資料為每個細分市場定製營銷技術。

在資料探勘中應用聚類的優勢

聚類對於探索性資料分析非常有用，因為它可以揭示資料中可能並不明顯的模式和結構。

• 資料壓縮：透過減少不同的資料點數目，同時保留必要的資訊，聚類可用於壓縮大型資料集。

• 可擴充套件性：聚類演算法是可擴充套件的資料探勘技術，因為它們可用於大型資料集。

• 靈活性：聚類是靈活的，並且廣泛適用，因為它可以與各種資料型別一起使用，包括分類資料和數值資料。

在資料探勘中應用聚類的劣勢

以下是資料探勘中應用聚類的一些劣勢：

• 可解釋性：由於聚類可能產生複雜且難以解釋的結果，因此人們可能難以理解資料中潛在的結構和模式。

• 有效性：雖然聚類演算法是可擴充套件的，但某些演算法可能無法很好地處理具有許多叢集或高維的資料。

• 結果質量：如果資料嘈雜、存在異常值或具有難以辨認或模糊的叢集，則聚類演算法可能會產生較差的結果。

分類與聚類的區別

下表重點介紹了分類和聚類之間的重要區別

關鍵	分類	聚類
方法	分類是一種監督學習方法。	聚類是一種無監督學習方法。
它做什麼？	這是一個根據各自類別標籤對輸入例項進行分類的過程。	它根據例項的相似程度對例項進行分組，而不使用類別標籤。
訓練和測試	它有標籤，因此需要訓練和測試資料集以驗證模型。	不需要訓練和測試資料集。
複雜性	與聚類相比，它更復雜。	與分類相比，它不太複雜。
示例	邏輯迴歸、樸素貝葉斯分類器、支援向量機。	k均值聚類演算法、高斯（EM）聚類演算法。

結論

分類和聚類都是資料探勘中常用的學習方法，用於分析資料組並根據某些特定屬性對其進行劃分。分類是一種監督學習方法，用於確定新觀察結果的類別或範疇，而聚類是一種無監督學習技術，用於將相關的物件或資料點分組在一起。

分類對於預測和決策至關重要，而聚類對於探索性資料分析和發現數據中的隱藏模式非常有用。

分類和聚類之間最顯著的區別在於，分類使用從訓練中獲得的資料對資料進行分類，而聚類則根據資料之間的不同相似性對資料進行分類。