机器学习中的分类与聚类

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机器学习是一个不断扩展的领域，它使我们能够从数据中发现有价值的见解和模式，在这个领域中，经常使用的两种关键技术是分类和聚类。虽然这两种方法都专注于对数据进行分组，但它们具有不同的目标并且操作方式不同。在本文中，我们将深入研究分类和聚类的世界，阐明它们的差异并探索它们的各种应用。

什么是分类?

分类是机器学习中的一种方法，其中训练模型以将标签或类别分配给新数据点。目标是为模型创建一种准确预测未来数据类别的方法。为此，模型需要训练数据，每个数据点都附有标签。

通过从这些带标签的示例中学习，模型可以识别模式并使用它们正确地对新数据进行分类。决策树、逻辑回归、支持向量机 (SVM) 和神经网络是分类中使用的一些常见算法。

另一方面，聚类是一种无监督学习技术，用于根据相似数据点的固有相似性或模式对其进行分组。与分类不同，聚类不依赖于预定义的类标签。相反，它的目的是揭示数据中隐藏的结构或关系。

聚类算法将数据划分为不同的组，目的是最大化每个簇内的相似性并最小化不同簇之间的相似性。这些算法形成的簇完全基于数据的特征和接近度。一些流行的聚类算法包括 k-means、层次聚类和 DBSCAN(基于密度的带噪声应用空间聚类)。

相反，聚类是一种无监督学习技术，用于对表现出相似特征或模式的数据点进行分组。与分类不同，聚类不依赖于预定义的类标签。相反，它的目的是揭示数据中的底层结构或关系。

聚类算法将数据划分为不同的组，目的是最大化每个簇内数据点之间的相似性并最小化不同簇之间的相似性。这些算法形成的簇完全由数据的内在属性和接近度决定。一些广泛使用的聚类算法包括 k-means、层次聚类和 DBSCAN(基于密度的带噪声空间聚类)。

分类可用于各种领域，例如垃圾邮件检测、情绪分析、疾病诊断和图像识别。它在目标是根据学习模式将新实例分类到预定义类别的场景中特别有用。

另一方面，聚类用于客户细分、文档聚类、推荐系统和异常检测等任务。它有助于识别数据中的自然分组或聚类，为其底层结构提供有价值的见解。

下表总结了分类和聚类之间的主要区别 -

总之，分类和聚类是机器学习中的两种不同方法，具有不同的用途。分类有助于预测新数据的标签，而聚类则根据其固有特征对相似数据进行分组。

了解这些差异对于为特定数据分析任务选择正确的技术非常重要。无论是分配标签还是寻找隐藏模式，分类和聚类对于从数据中获取有意义的知识都很重要。