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简单来说，分类就是按照一定的标准给物体贴上标签，然后按照标签对物体进行分类。简言之，聚类是指通过某种聚类分析，事先不加“标签”，找出聚类原因的过程。不同的是，类别是预先定义的，类别的数量保持不变。分类器需要通过人工标注的分类训练语料库进行训练，属于引导学习的范畴。聚类没有预先确定的类别，而且类别的数目是不确定的。聚类不需要人工标注和预训练分类器，聚类过程中自动生成分类。分类适用于已确定类别或分类体系的情况，如按《国家图书馆分类法》对图书进行分类；聚类适用于没有分类体系、类别数不确定的情况，它通常作为一些应用的前端，如多文档摘要、搜索引擎结果的后聚类（元搜索）等，分类的目的是学习一个分类函数或分类模型（又称分类器），它可以将数据库中的数据项映射到给定类中的类。为了构造分类器，需要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组成。每个元组是由相关字段（也称为属性或特征）值组成的特征向量。此外，训练样本还有一个类别标签。具体样本的形式可以表示为：（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。聚类是指按照“按种聚类”的原则，将没有分类的样本聚合成不同的群的过程。这样的一组数据对象称为集群，并且描述了每个这样的集群。它的目的是使属于同一聚类的样本彼此相似，而不同聚类的样本之间不应有足够的相似性。与分类规则不同的是，在聚类之前，我们不知道要划分多少个组和什么样的组，也不知道要定义哪些空间分异规则。其目的是发现空间实体属性之间的函数关系，挖掘出的知识用以属性名称为变量的数学方程表示。聚类技术正在蓬勃发展，涵盖了数据挖掘、统计学、机器学习、空间数据库技术、生物学、市场营销等领域。聚类分析已经成为数据挖掘领域一个非常活跃的研究课题。常用的聚类算法有：K均值聚类算法、K中心聚类算法、clarans、birch、clique、DBSCAN等。
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