聚类和分类的区别
聚类和分类的区别是什么
聚类和分类的区别是什么简单地说，分类（Categorization or Classification）就是按照某种标准给对象贴标签（label），再根据标签来区分归类。
聚类是指事先没有“标签”而通过某种成团分析找出事物之间存在聚集性原因的过程。
区别是，分类是事先定义好类别，类别数不变。
分类器需要由人工标注的分类训练语料训练得到，属于有指导学习范畴。
聚类则没有事先预定的类别，类别数不确定。
聚类不需要人工标注和预先训练分类器，类别在聚类过程中自动生成。
分类的目的是学会一个分类函数或分类模型（也常常称作分类器），该模型能把数据库中的数据项映射到给定类别中的某一个类中。
要构造分类器，需要有一个训练样本数据集作为输入。
训练集由一组数据库记录或元组构成，每个元组是一个由有关字段（又称属性或特征）值组成的特征向量，此外，训练样本还有一个类别标记。
一个具体样本的形式可表示为：（v1，v2，…，vn；c）；其中vi表示字段值，c表示类别。
分类器的构造方法有统计方法、机器学习方法、神经网络方法等等。
聚类（clustering）是指根据“物以类聚”原理，将本身没有类别的样本聚集成不同的组，这样的一组数据对象的集合叫做簇，并且对每一个这样的簇进行描述的过程。
它的目的是使得属于同一个簇的样本之间应该彼此相似，而不同簇的样本应该足够不相似。
与分类规则不同，进行聚类前并不知道将要划分成几个组和什么样的组，也不知道根据哪些空间区分规则来定义组。
其目的旨在发现空间实体的属性间的函数关系，挖掘的知识用以属性名为变量的数学方程来表示。
聚类技术正在蓬勃发展，涉及范围包括数据挖掘、统计学、机器学习、空间数据库技术、生物学以及市场营销等领域，聚类分析已经成为数据挖掘研究领域中一个非常活跃的研究课题。
常见的聚类算法包括：K-均值聚类算法、K-中心点聚类算法、CLARANS、BIRCH、CLIQUE、DBSCAN等。
模式识别聚类分析
x1 ,
(
( x1
x2旳值。可用下列递推
k ) xi ) /( N1(k ) 1)
x(k 1) 2
(k)
x2
(k)
(x2
xi
)
/(
N
(k 2
)
1)
x1 (k ) , x2 (k )是第k步对分时两类均值,
x1(k 1) , x2(k 1)是下一次对分时把xi从G1(k )
划到G2(k)时的两类均值
所以x1 Z1(1)
再继续进行第二，第三次迭代… 计算出 E(2) , E(3) , …
次数 1 2 3 4 5 6 7 8 9
10 11
G1 G2
x21 x20 x18 x14 x15 x19
x11 x13 x12 x17 x16
E值 56.6 79.16 90.90 102.61 120.11 137.15 154.10 176.15 195.26 213.07 212.01
Ni为第i类的样本数.
离差平方和增量：设样本已提成ωp,ωq两类， 若把ωp,ωq合为ωr类，则定义离差平方：
Dp2q Sr (S p Sq )
其中S p , Sq分别为 p类于q类的离差平方和, S r为 r 类的离差平方和
增量愈小，合并愈合理。
聚类准则
Jw Min
类内距离越小越好 类间距离越大越好
体积与长，宽，高有关；比重与材料，纹理，颜 色有关。这里低、中、高三层特征都有了。
措施旳有效性
特征选用不当 特征过少 特征过多 量纲问题
主要聚类分析技术
谱系法（系统聚类，层次聚类法） 基于目旳函数旳聚类法（动态聚类） 图论聚类法 模糊聚类分析法
2.2模式相同度度量
聚类算法 KNN 、K-mean ,K-center FCM
聚类算法分类
划分方法（partitioning method）k-means 层次方法（hierarchical methods） 基于密度的方法（density-based methods） 基于网格的方法（grid-based methods） 基于模型的方法（model-based methods）
Eg：样本点A –>E1=10 样本点B –>E2=11 样本点C –>E3=12 原质点O–>E4=13， 那我们选举A作为类簇的新质点。与K-means算法一样， K-medoids也是采用欧几里得距离来衡量某个样本点 到底是属于哪个类簇。终止条件是，当所有的类簇的 质点都不在发生变化时，即认为聚类结束。
K-MEANS
算法流程：
首先从聚类对象中随机选出K个对象作为类簇 的质心（当然了，初始参数的K代表聚类结果 的类簇数），对剩余的每个对象，根据它们分 别到这个K个质心的距离，将它们指定到最相 似的簇（因为K-means是利用距离来量化相似 度的，所以我们这里可以理解为是“将它们指 定到离最近最近距离的质心所属类簇”）。然 后重新计算质心位置。以上过程不断反复，直 到准则函数收敛为止。
K-MEANS
算法流程：
通常采用平方误差准则，定义如下：
其中，E代表的意思是所有类簇中各对象到其所属类簇 质点平方误差和. K:聚类结果类簇个数 Ci:第i个类簇 P：类簇中聚类对象mi:第i个类簇的质心
K-MEANS
K-MEANS
优点与不足：
优点： 能处理大型数据集，结果簇相当紧凑，并且簇和 簇之间明显分离。 不足： 1）该算法必须事先给定类簇数和质点，簇数和 质点的初始值设定往往会对聚类的算法影响较 大。 2 ) 通常会在获得一个局部最优值时停止。
分类和聚类的生活例子
分类和聚类的生活例子
入门级
聚类：
一个班级有30学生，每个学生10张不同照片，将这300张照片打乱，聚类就是在不告诉机器任何学生信息，仅凭对300张照片的学习，然后把它分成10类；
分类
一个班级有30学生，每个学生10张不同照片，每张照片上面写了该同学的名字，分类就是机器对这300张照片和照片上的名字进行学习，形成一个包含10个类的模型，用该模型来预测未知照片属于哪个类。
进阶级
聚类：
无监督学习，聚类是指事先没有“标签”而通过某种成团分析找出事物之间存在聚集性原因的过程。
分类：
有监督学习，就是按照某种标准给对象贴标签，再根据标签来区分归类。
注：入门级是本人对聚类和分类的粗浅认识，帮助刚接触分类和聚类的人快速了解区别。
当然，本人认识还比较粗浅，可能表达有不准确的地方，望大牛海涵！谢谢。
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AffinityPropagation算法介绍
AffinityPropagation算法介绍AP聚类算法1。
分类和聚类1.1分类算法简介分类是寻找一个模型(或函数)来描述和区分数据类或概念，以便用模型预测类来标记未知对象类分类算法或训练集中的数据输入由数据库记录一个接一个组成。
每个记录包含几个属性以形成一个特征向量。
训练集中的每个记录也有与之对应的特定类别标签。
这种标签是系统的输入，通常是一些过去的经验数据。
特定样本可以采取样本向量的形式:(v1，v2，...，越南)；c)这里vi表示字段值，c表示类别分类的目的是分析输入数据，并通过训练集中数据的特征(通常用谓词表示)找到每个类的准确描述或模型生成的类描述用于对未来的测试数据进行分类虽然这些未来测试数据的类别标签是未知的，但是我们仍然可以预测这些新数据所属的类别。
注意力是预测，而不是确定。
我们也可以对数据中的每个类有更好的理解也就是说，我们已经获得了这门课的知识。
以下是对分类过程的简要描述:训练:训练集->特征选择->训练->分类器分类:新样本->特征选择->分类->决策常用的分类算法包括:决策树，K-最近邻，SVM，VSM，贝叶斯，神经网络等1.2聚类算法简介聚类是指根据“物以类聚”的原则将没有类别的样本分组为不同组的过程。
这样一组数据对象被称为集群，并且描述了每个这样的集群。
与分类规则不同，在聚类之前，我们不知道我们将分成哪些组，我们将分成哪些组，也不知道我们将根据哪些空间区分规则来定义组。
其目的是使属于同一个聚类的样本彼此相似，而属于不同聚类的样本应该足够不相似。
聚类分析算法可分为:划分方法、分层方法、基于密度的方法、基于网格的方法和基于模型的方法经典的K均值和K中心都是除法。
1.3分类和聚类聚类分析之间的区别也称为无监督学习或无监督学习。
聚类样本没有标记，需要通过聚类学习算法自动确定。
在分类中，我们知道目标数据库中存在哪些类，我们需要做的是标记每个记录属于哪些类。
分类和聚类的异同点
主要区别是，性质不同、目的不同、应用不同，具体如下：
一、性质不同
1、数据分类
数据分类就是把具有某种共同属性或特征的数据归并在一起，通过其类别的属性或特征来对数据进行区别。
为了实现数据共享和提高处理效率，必须遵循约定的分类原则和方法，按照信息的内涵、性质及管理的要求，将系统内所有信息按一定的结构体系分为不同的集合，从而使得每个信息在相应的分类体系中都有一个对应位置。
2、数据聚类
数据聚类是指根据数据的内在性质将数据分成一些聚合类，每一聚合类中的元素尽可能具有相同的特性，不同聚合类之间的特性差别尽可能大。
二、目的不同
1、数据分类
数据分类的目的是根据新数据对象的属性，将其分配到一个正确的类别中。
2、数据聚类
聚类分析的目的是分析数据是否属于各个独立的分组，使一组中的成员彼此相似，而与其他组中的成员不同。
三、应用不同
1、数据分类
应用于统计学、计算机控制。
2、数据聚类
广泛应用于机器学习，数据挖掘，模式识别，图像分析以及生物信息等。
AFFINITYPROPAGATION算法介绍
{
(3)
由上面的公式可以看出，当 s(k, k)较大使得 r(k, k)较大时，a(i, k)也较大, 从而类代表 k 作为 最终聚类中心的可能性较大；同样，当越多的 s(k, k)较大时，越多的类代表倾向于成为最终 的聚类中心。因此，增大或减小 s(k, k)可以增加或减少 AP 输出的聚类数目。 Damping factor(阻尼系数)：主要是起收敛作用的。AP 聚类算法迭代过程很容易产生震荡， 所以一般每次迭代都加上一个阻尼系数 ( [0.5,1)) ：
m e d ia n ( s ) 2
median(s) 2×median(s)
表 1.不同的 preference 得到的聚类数目比较 由表 1，我们可以看出，当 preference 越大时，得到的聚类数目越多。 当取不同的 （阻尼系数）值时，迭代次数和迭代过程中数据的摆动都会有很大的不同，下 面同样是对同一组数据集(200 个数据点)进行计算，取有代表性的两个值（0.5 和 0.9）进行 比较结果如下：
心（该聚类中所有对象的均值） ；不断重复这一过程直到标准测度函
k
i 1 pCi
| pm
i
|2
(1)
其中，E 是数据集中所有对象的平方误差和，p 是空间中的点，表示给定对象，mi 是簇 Ci 的 均值（p 和 mi 都是多维的） 。换句话说，对于每个簇中的每个对象，求对象到其簇中心距离 的平方，然后求和。这个准则试图使生成的 k 个结果簇尽可能的紧凑和独立。 例 1：我们在二维空间中随机的生成 20 个数据点，将聚类数目指定为 5 个，并随机生成一 个聚类中心(用“×”来标注)，根据对象与簇中心的距离，每个对象分属于最近的簇。初始 示例图如下：
AP 聚类算法
7-第七章-聚类分析
(xi , yi 0, xi yi 0)
该距离能克服量纲的影响，
但不能克服分量间的相关性。
9
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距离测度(差值测度) (6)马氏(Mahalanobis)距离
d 2 (xi , x j ) (xi x j )T V 1(xi x j )
其中
V
1 m 1
m i 1
( xi
( xi x j )T AT ( AT )1Vx1A1A( xi x j )
( xi x j )TVx1( xi x j )
d
2 x
(
xi
,
x
j
)
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马氏距离的一般定义
设 x、 y是从期望矢量为 、协方差矩阵为的母体G中抽
取的两个样本，则它们间的马氏距离定义为
d 2 (x, y) (x y)T 1(x y) 当 x和 y是分别来自两个数据集中的样本时，设C是它们
递推公式
Dkl max[Dkp , Dkq ] p
k q
23
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（三）中间距离
递推公式
D2 1 D2 1 D2 1 D2
2 2 4 kl
kp
kq
pq
l
p
p
Dpq
q
q
Dkl
Dkp
Dkq
k
k
24
第24页，共94页。
（四）重心距离
递推公式
D2 np D2 nq D2 npnq D2 kl np nq kp np nq kq (np nq )2 pq
7
第7页，共94页。
距离测度(差值测度)
设 x (x1, x2 , , xn )T ，y ( y1, y2, , yn )T ⑴ 欧氏(Euclidean)距离
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聚类和分类的区别
2008-10-22 19:57
分类(classification)是这样的过程：
它找出描述并区分数据类或概念的模型(或函数)，以便能够使用模型预测类标记未知的对象类。
分类分析在数据挖掘中是一项比较重要的任务,目前在商业上应用最多。
分类的目的是学会一个分类函数或分类模型(也常常称作分类器),该模型能把数据库中的数据项映射到给定类别中的某一个类中。
分类和回归都可用于预测，两者的目的都是从历史数据纪录中自动推导出对给定数据的推广描述，从而能对未来数据进行预测。
与回归不同的是，分类的输出是离散的类别值，而回归的输出是连续数值。
二者常表现为决策树的形式，根据数据值从树根开始搜索，沿着数据满足的分支往上走，走到树叶就能确定类别。
要构造分类器，需要有一个训练样本数据集作为输入。
训练集由一组数据库记录或元组构成，每个元组是一个由有关字段(又称属性或特征)值组成的特征向量，此外，训练样本还有一个类别标记。
一个具体样本的形式可表示为：（v1,v2,...,vn;c)；其中vi表示字段值，c表示类别。
分类器的构造方法有统计方法、机器学习方法、神经网络方法等等。
不同的分类器有不同的特点。
有三种分类器评价或比较尺度：1)预测准确度；2)计算复杂度；3)模型描述的简洁度。
预测准确度是用得最多的一种比较尺度，特别是对于预测型分类任务。
计算复杂度依赖于具体的实现细节和硬件环境，在数据挖掘中，由于操作对象是巨量的数据，因此空间和时间的复杂度问题将是非常重要的一个环节。
对于描述型的分类任务，模型描述越简洁越受欢迎。
另外要注意的是，分类的效果一般和数据的特点有关，有的数据噪声大，有的有空缺值，有的分布稀疏，有的字段或属性间相关性强，有的属性是离散的而有的是连续值或混合式的。
目前普遍认为不存在某种方法能适合于各种特点的数据
聚类(clustering)
是指根据“物以类聚”的原理，将本身没有类别的样本聚集成不同的组，这样的一组数据对象的集合叫做簇，并且对每一个这样的簇进行描述的过程。
它的目的是使得属于同一个簇的样本之间应该彼此相似，而不同簇的样本应该足够不相似。
与分类规则不同，进行聚类前并不知道将要划分成几个组和什么样的组，也不知道根据哪些空间区分规则来定义组。
其目的旨在发现空间实体的属性间的函数关系，挖掘的知识用以属性名为变量的数学方程来表示。
当前，聚类技术正在蓬勃发展，涉及范围包括数据挖掘、统计学、机器学习、空间数据库技术、生物学以及市场营销等领域，聚类分析已经成为数据挖掘研究领域中一个非常活跃的研究课题。
常见的聚类算法包括：K-均值聚类算法、K-中心点聚类算法、CLARANS、BIRCH、CLIQUE、DBSCAN等。