聚类与分类有什么区别

聚类与分类的区别有：1、目的不同；2、监督性；3、结果性质；4、应用场景；5、算法复杂性；6、结果解释。其中，目的不同是指聚类旨在将无标签的数据分组，而分类则是基于已知的标签进行预测。

1、目的不同

聚类：旨在将数据根据相似性进行分组，不需要事先知道每个组的具体定义或标签。

分类：是基于已知的标签将数据划分到预定义的类别中。

2、监督性

聚类：是一种无监督学习方法，不需要事先的标签信息。

分类：是一种监督学习方法，需要一个已标签的训练数据集。

3、结果性质

聚类：结果是数据的分组或段落，没有明确的标签。

分类：结果为预先定义的标签或类别。

4、应用场景

聚类：常用于市场细分、社交网络分析、文档归档等。

分类：常用于垃圾邮件检测、图像识别、疾病预测等。

5、算法复杂性

聚类：常用算法有K-means、层次聚类、DBSCAN等。

分类：常用算法有决策树、神经网络、支持向量机等。

6、结果解释

聚类：由于没有预设的标签，聚类的结果需要进一步的解释和分析。

分类：由于是基于已知标签，分类的结果通常更容易解释。

延伸阅读：

聚类的概念

聚类是数据挖掘中的一种技术，通过测量数据之间的相似性将其分为多个组或类，这些组内的数据相似度较高，而与其他组的相似度较低。

分类的概念

分类是利用已有的数据集对新的数据进行预测其类别的过程，通常需要一个已标记的训练数据集进行模型的训练。