机器学习中分类与聚类的本质区别_聚类与分类的联系

机器学习中分类与聚类的本质区别

机器学习中有两类的大问题，一个是分类，一个是聚类。
在我们的生活中，我们常常没有过多的去区分这两个概念，觉得聚类就是分类，分类也差不多就是聚类，下面，我们就具体来研究下分类与聚类之间在数据挖掘中本质的区别。

分类

分类有如下几种说法，但表达的意思是相同的。

• 分类（classification）:分类任务就是通过学习得到一个目标函数f，把每个属性集x映射到一个预先定义的类标号y中。

• 分类是根据一些给定的已知类别标号的样本，训练某种学习机器（即得到某种目标函数），使它能够对未知类别的样本进行分类。这属于supervised learning（监督学习）。

• 分类：通过学习来得到样本属性与类标号之间的关系。
  用自己的话来说，就是我们根据已知的一些样本（包括属性与类标号）来得到分类模型（即得到样本属性与类标号之间的函数），然后通过此目标函数来对只包含属性的样本数据进行分类。

分类算法的局限

分类作为一种监督学习方法，要求必须事先明确知道各个类别的信息，并且断言所有待分类项都有一个类别与之对应。但是很多时候上述条件得不到满足，尤其是在处理海量数据的时候，如果通过预处理使得数据满足分类算法的要求，则代价非常大，这时候可以考虑使用聚类算法。

聚类

聚类的相关的一些概念如下

• 而聚类