极客笔记机器学习 分类与聚类
机器学习是一个不断扩展的领域，它使我们能够从数据中发现有价值的洞察和模式，在这个领域中，经常使用的两个关键技术是分类和聚类。尽管两种方法都专注于将数据分组，但它们具有不同的目标和操作方式。在本文中，我们将深入探讨分类和聚类的世界，阐明它们的差异并探索它们的各种应用。
什么是分类
分类是一种机器学习方法，其中模型经过训练以将标签或类别分配给新的数据点。目标是创建一种方式，使模型能够准确预测未来数据的类别。为了做到这一点，模型需要具有每个数据点附带标签的训练数据。
通过从这些带有标签的示例中学习，模型可以识别模式并用于正确分类新数据。决策树、逻辑回归、支持向量机（SVM）和神经网络是分类中常用的算法。
什么是聚类
另一方面，聚类是一种无监督学习技术，用于根据其固有相似性或模式将相似的数据点分组。与分类不同，聚类不依赖于预定义的类标签。相反，其目的是发现数据中的隐藏结构或关系。
聚类算法将数据分成不同的群组，其目标是最大化每个群组内数据点之间的相似性，并最小化不同群组之间的相似性。这些算法形成的群组仅基于数据的特征和接近程度。一些常用的聚类算法包括K均值、层次聚类和DBSCAN（密度聚类）。
机器学习中的分类与聚类
相反，聚类是一种无监督学习技术，用于将具有相似特征或模式的数据点分组。与分类不同，聚类不依赖于预定义的类标签。而是旨在揭示数据中的潜在结构或关系。
聚类算法将数据分成不同的群组，其目标是最大化每个群组内数据点之间的相似性，并最小化不同群组之间的相似性。这些算法形成的群组完全根据数据的固有属性和接近程度确定。一些广泛使用的聚类算法包括K均值、层次聚类和DBSCAN（密度聚类）。
分类和聚类的应用
分类在各个领域中都有应用，例如垃圾邮件检测、情感分析、疾病诊断和图像识别。它在需要根据已学习的模式将新实例分类为预定义类别的场景中特别有用。
另一方面，聚类在客户分割、文档聚类、推荐系统和异常检测等任务中得到应用。它有助于识别数据中的自然分组或聚类，为其底层结构提供有价值的洞察。
分类与聚类的比较表格
下表总结了分类与聚类之间的关键差异：
| 标准 | 分类 | 聚类 |
|---|---|---|
| 目标 | 给未见过的实例分配标签 | 基于相似性将类似的数据点分组 |
| 监督学习 | 监督式 | 无监督式 |
| 训练数据 | 标记的数据 | 未标记的数据 |
| 输出 | 类别标签 | 聚类成员 |
| 评估 | 准确率、精确率、召回率、F1分数等 | 内部验证指标（例如轮廓系数） |
| 示例 | 垃圾邮件检测、情感分析 | 客户细分、图像分割等 |
结论
总之，分类和聚类是机器学习中两种不同的方法，具有不同的用途。分类有助于预测新数据的标签，而聚类根据数据的固有特征将相似的数据分组。
了解这些差异对于选择特定的数据分析任务的正确技术非常重要。无论是分配标签还是找到隐藏的模式，分类和聚类都对从数据中获得有意义的知识至关重要。