分类与聚类的比较

• 聚类分析是研究如何在没有训练的条件下把样本划分为若干类。
• 在分类中，已知存在哪些类，即对于目标数据库中存在哪些类是知道的，要做的就是将每一条记录分别属于哪一类标记出来。
• 聚类需要解决的问题是将已给定的若干无标记的模式聚集起来使之成为有意义的聚类，聚类是在预先不知道目标数据库到底有多少类的情况下，希望将所有的记录组成不同的类或者说聚类，并且使得在这种分类情况下，以某种度量（例如：距离）为标准的相似性，在同一聚类之间最小化，而在不同聚类之间最大化。
• 与分类不同，无监督学习不依赖预先定义的类或带类标记的训练实例，需要由聚类学习算法自动确定标记，而分类学习的实例或数据样本有类别标记。

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关联规则（Association Rule）

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回归（Regression）

注：回归并不是说函数曲线是直的  而是  自变量和函数是一一  对应的。

总结

以上是生活随笔为你收集整理的数据的聚类（cluster）|| 关联规则 || 回归的全部内容，希望文章能够帮你解决所遇到的问题。

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