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第六章 数据聚类算法——聚类与分类差异

第六章 数据聚类算法——聚类与分类差异

作者: 文颜 | 来源:发表于2019-10-31 10:23 被阅读0次

    6.5 聚类与分类差异

    相同点:通过发现数据样本之间的共性,将共性较大的样本分配到同一个集合。

    不同点:

    1、聚类在初始阶段无法确定集合的类型,而分类在进行分类前都已经确定集合的类型,并且分类的集合类型时固定的,但聚类类型随着聚类数量的不同,聚类后的聚类簇数据样本的类型可能也会发生改变。

    2、聚类算法在机器学习中属于无监督的学习,而对于分类属于有监督的学习,有监督的学习意味着需要语料库对模型进行训练。

    3、评估方式不同,分类可通过准确率与召回率进行验证准确性,而聚类则是通过聚簇内的距离或其他方式验证聚簇效果。

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