聚类算法和分类算法的区别,k均值聚类算法步骤

什么叫聚类算法 2023-12-19 14:25 580 墨鱼

什么叫聚类算法

聚类算法和分类算法的区别,k均值聚类算法步骤

聚类算法中，根据样本之间的相似度将样本划分为不同的类别。不同的相似度计算方法会导致不同的聚类结果。常用的相似度计算方法有欧氏法和距离法。 1.3聚类算法和分类算法聚类和分类之间最大的区别分类和聚类是两种不同类型的机器学习算法。简单地说，分类就是给事物贴上标签，聚类就是把相似的事物放在一起进行分类。简单地说，就是根据文本的特征或属性对事物进行分类。

聚类分析或聚类算法意味着我们事先不知道数据属于哪些特定类别。然后通过一些方法或手段将数据集聚合到不同的类别中。每个类别中的数据相似，而不同类别中的用户有很大不同。今天的内容是我们的第一部分——"理解分类和聚类之间的区别"。友情提醒：如果大家已经对聚类了解很多，并且有Python编程基础，建议您开始编程练习K-means聚类算法！ 1聚

这里我们指出分类算法是一种监督学习算法。概括起来，数据分类就是分析现有数据，找到其共同属性，根据分类模型将数据划分为不同的类别，并为数据分配类别标签。这些类别是预先定义的。分类属于监督学习，聚类属于无监督学习。常见的分类如决策树分类算法、贝叶斯分类算法等聚类算法是最基本的。

在聚类算法中，要分析的数据是同时处理的。一大堆数据同时进来并被分成几个小堆。因此，数据分类算法和数据聚类算法最大的区别就是时效性问题。在现有数据模型的条件下，对于聚类问题，只需直接对数据进行处理，找到数据之间的相似性，对数据进行分类。与分类相比，只需要一步。 3.常用对应算法1.分类算法：最近邻（KNN）

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标签： k均值聚类算法步骤