聚类和分类的区别

聚类算法中，待分析的数据同时处理，来一堆数据过来，同时给分成几小堆因此，数据分类算法和数据聚类算法的最大区别是时效性问题在已有数据模型的条件下，数据分类的效率往往比数据聚类的效率要高很多，因为一次只是一个。

问题八聚类分析主要解决什么类型的实际问题 主要解决实现不知道类别标签的样本集的分类问题聚类其实也是实现分类的功能聚类和分类的区别分类是用知道类别标签的样本集去训练一个分类器，然后用该分类器对其他未知类别的。

由聚类所生成的簇是一组数据对象的集合，这些对象与同一个簇中的对象彼此相似，与其他簇中的对象相异“物以类聚，人以群分”，在自然科学和社会科学中，存在着大量的分类问题聚类分析又称群分析，它是研究样品或。

与分类技术不同，在机器学习中，聚类是一种无指导学习聚类是在预先不知道欲划分类的情况下，根据信息相似度原则进行信息聚类的一种方法聚类的目的是使得属于同类别的对象之间的差别尽可能的小，而不同类别上的对象的差别。

分类和聚类都是对目标进行空间划分，划分的标准是类内差别最小而类间差别最大分类和聚类的区别在于分类事先知道类别数和各类的典型特征，而聚类则事先不知道参考资料苏新宁等著 数据挖掘理论与技术 科学技术文献出版。