数据挖掘中分类和聚类的区别
1.分类 分类是数据挖掘中的一项非常重要的任务，利用分类技术可以从数据集中提取描述数据类的一个函数或模型（也常称为分类器），并把数据集中的每个对象归结到某个已知的对象类中。从机器学习的观点，分类技术是一种有指导的学习，即每个训练样本的数据对象已经有类标识，通过学习可以形成表达数据对象与类标识 ...
原文：数据挖掘——学习笔记 （聚类算法分类）
聚类分析计算方法主要有如下几种： . 划分法 partitioning methods 给定一个有N个元组或者纪录的数据集，分裂法将构造K个分组，每一个分组就代表一个聚类，K lt N。而且这K个分组满足下列条件： 每一个分组至少包含一个数据纪录 每一个数据纪录属于且仅属于一个分组 注意：这个要求在某些模糊聚类算法中可以放宽 对于给定的K，算法首先给出一个初始的分组方法，以后通过反复迭代的方法改变 ...
2012-04-09 09:47 0 5843 推荐指数：
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