标签：领域 距离 super eva 意义 black 方法 不同 对象
聚类（clustering）
无监督学习的结果。聚类的结果将产生一组集合，集合中的对象与同集合中的对象彼此相似，与其他集合中的对象相异。
没有标准参考的学生给书本分的类别，表示自己认为这些书可能是同一类别的（具体什么类别不知道）。
分类（classification）
有监督学习的两大应用之一，产生离散的结果。
例如向模型输入人的各种数据的训练样本，产生“输入一个人的数据，判断是否患有癌症”的结果，结果必定是离散的，只有“是”或“否”。
回归（regression）
有监督学习的两大应用之一，产生连续的结果。
例如向模型输入人的各种数据的训练样本，产生“输入一个人的数据，判断此人20年后今后的经济能力”的结果，结果是连续的，往往得到一条回归曲线。当输入自变量不同时，输出的因变量非离散分布。
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。
简单地说，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 。分类适合类别或分类体系已经确定的场合，比如按照国图分类法分类图书；聚类则适合不存在分类体系、类别数不确定的场合，一般作为某些应用的前端，比如多文档文摘、搜索引擎结果后聚类(元搜索)等。
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(我们并不关心某一类是什么，只是把相似的东西聚到一起)，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。
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原文地址：http://www.cnblogs.com/cs-lcy/p/6900918.html
