聚类和分类的区别 7种常用的聚类方法

聚类：找朋友的游戏

在数据的世界里，聚类就像是一场找朋友的游戏。想象一下，你有一堆玩具，每个玩具都有不同的颜色和形状。聚类的任务就是把颜色和形状相似的玩具放在一起。比如，红色的圆球和红色的方块可以归为一类，蓝色的三角形和蓝色的星星可以归为另一类。这个过程不需要任何预先设定的标签或类别，完全是根据玩具的特征来自动分组。所以，聚类是一种无监督学习方法，它只是单纯地根据数据的相似性来分组，而不需要知道这些数据应该属于哪个类别。

分类：按图索骥

与聚类不同，分类更像是一场按图索骥的游戏。在这个游戏中，你已经有了一些预先定义好的类别或标签。比如，你有一堆水果图片，你知道哪些是苹果、哪些是香蕉、哪些是橙子。分类的任务就是根据这些已知的标签，把新的水果图片正确地归入相应的类别中。这个过程需要依赖于已有的知识和经验，是一种监督学习方法。分类器会通过学习已有的数据集来预测新数据的类别，就像你通过学习已有的地图来找到目的地一样。

两者的区别：自由与约束

聚类和分类的最大区别在于它们的自由度和约束条件。聚类像是一个自由的艺术家，他可以根据自己的感觉随意创作，把相似的东西放在一起；而分类则像是一个遵守规则的学生，他必须按照老师给的答案来回答问题。聚类的结果可能会有很多种可能性，因为它没有固定的标准；而分类的结果则是确定的，因为它有明确的类别定义。此外，聚类的过程中不需要任何标签信息，而分类则必须依赖于已有的标签来进行学习。所以，如果你想要一个灵活的、探索性的分析方法，聚类可能更适合你；如果你需要一个精确的、有指导性的分析方法，那么分类会是更好的选择。