文字分類和聚類有什麼區別

1樓：

建輝 (建造輝煌成就)

分類和聚類的區別

2樓：鹿歌深嶼

分類和聚類的區別如下：

區別是，分類是事先定義好類別，類別數不變。分類器需要由人工標註的分類訓練語料訓練得到，屬於有指導學習範疇。聚類則沒有事先預定的類別，類別數不確定。

聚類不需要人工標註和預先訓練分類器，類別在聚類過程中自動生成。

分類適合類別或分氏跡類體系已經確定的場合，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、類別數不確定的場合，一般作為某些應用的前端，比如多文件文摘、搜尋引擎結果後聚類(元搜尋)等。

分類的目的是學會乙個分類函式或分類模型(也常常稱作分類器 ),該模型能把資料庫中的資料項對映到給定類別中的某乙個類中。

要構造分類器，需要有乙個訓練樣本資料集作為輸入。訓練集由一組資料庫記錄或元組構成，每個元組是乙個由有關欄位(又稱屬性或特徵)值組橘哪成的特徵向量，此外，訓練樣本還有乙個類別標記。

一圓核碼個具體樣本的形式可表示為：(v1,v2,..vn; c)；其中vi表示欄位值，c表示類別。分類器的構造方法有統計方法、機器學習方法、神經網路方法等等。

3樓：小柳聊車

分類和聚類是機器學習中常見的兩種技術，它們的主要區別如下：

目標不同：分類的目標是將資料劃分為已知類別中的一種，而聚類的目標是將資料按照相似性進行自然劃分。

資料不同：分類需要有已知的資料集進行訓練，以便識別未知資料的類旦並租別。而聚類則不需要已知的資料集模兆，它通過對資料樣本的相似性進行計算，將這些樣本進行合理分組。

輸出結果不同：分類的輸出結果是對每個輸入資料的確定性判定，即屬於哪乙個類別。而聚類的輸出結果是對輸入資料的自然劃分，即將相似的資料樣本分到一組中。

總之，分類和聚類都是機器學習中非常重要的技術，但它們的應用場景蔽伍和目標不同，需要根據具體情況來選擇使用哪種技術。

聚類和分類的區別

4樓：機器

聚類是指利用計算機根據樣本之間的相似度將整個樣本集合聚整合若干個類的過程。其目標是使得屬於同乙個類的樣本儘量虛派相似，而屬蠢亮於不同類的樣本差別明顯。系統聚類法和k-means演算法是目前聚類分析中應用最多的兩種方法。

分類是根據已經掌握的每類若干樣本的資料資訊，總結差檔賀出分類的規律性，建立判別公式和判別規則。

當遇到新的樣本時，只需根據判別公式和判別規則，就能判別該樣本所屬的類別。分類技術包括統計、模式識別、人工智慧、神經網路等多個領域。目前常用的分類方法有bayes判別法、k最近鄰(knn)方法、支援向量機(svm)方法、決策樹方法等。

聚類是一種無指導的學習過程，而分類則是有指導的學習過程。

聚類和分類的區別還在於：聚類事先沒有類表，完全是按照樣本間的相似度來進行，即先有樣本後有類；而分類則是基於某種預定的類表，將類表中的條目賦給樣本，即先有類後有樣本。