分类:在离散输出中预测结果=>映射输入变量到离散类别

常用用例:

电子邮件分类:垃圾邮件或非垃圾邮件 制裁贷款给客户:是的，如果他有能力支付制裁贷款金额的EMI。不行就不行 癌症肿瘤细胞鉴定:是关键还是非关键? 推文的情感分析:推文是积极的、消极的还是中性的 新闻分类:将新闻分类为预定义的类-政治，体育，健康等

聚类:是对一组对象进行分组，使同一组(称为聚类)中的对象彼此之间(在某种意义上)比其他组(聚类)中的对象更相似。

常用用例:

营销:发现客户细分市场的营销目的 生物学:植物和动物的不同种类的分类 图书馆:根据主题和信息对不同的书籍进行聚类 保险:了解客户、他们的政策并识别欺诈行为 城市规划:将房屋分组，并根据其地理位置和其他因素研究其价值。 地震研究:确定危险区 推荐系统:

引用:

Geeksforgeeks

数据有志者

3叶节点

如果你问过任何数据挖掘或机器学习的人这个问题，他们会使用术语监督学习和无监督学习来解释聚类和分类之间的区别。首先让我解释一下有监督和无监督这两个关键词。

Supervised learning: suppose you have a basket and it is filled with some fresh fruits and your task is to arrange the same type fruits at one place. suppose the fruits are apple,banana,cherry, and grape. so you already know from your previous work that, the shape of each and every fruit so it is easy to arrange the same type of fruits at one place. here your previous work is called as trained data in data mining. so you already learn the things from your trained data, This is because of you have a response variable which says you that if some fruit have so and so features it is grape, like that for each and every fruit.

这种类型的数据将从经过训练的数据中获得。 这种类型的学习被称为监督学习。 这种类型的解决问题属于分类。 所以你已经学会了这些东西，所以你可以自信地工作。

无监督: 假设你有一个篮子，里面装满了一些新鲜的水果，你的任务是把相同类型的水果摆放在一个地方。

这一次你对这些水果一无所知，你是第一次看到这些水果，所以你会如何安排相同类型的水果。

你首先要做的是拿起这个水果然后选择这个水果的任何物理特性。假设你取了颜色。

然后你会根据颜色来排列它们，然后这些组会是这样的。 红色组:苹果和樱桃水果。 绿色组:香蕉和葡萄。 那么现在你将用另一个物理字符作为大小，所以现在群是这样的。 红色和大尺寸:苹果。 红色，体积小，樱桃果状。 绿色，大个头:香蕉。 绿色，体积小，葡萄型。 工作完成了，大团圆结局。

这里你之前什么都没学，意味着没有训练数据和响应变量。 这种类型的学习被称为无监督学习。 聚类属于无监督学习。

机器学习或AI在很大程度上是通过它执行/完成的任务来感知的。

在我看来，通过在任务的概念上思考聚类和分类，可以真正帮助理解两者之间的区别。

聚类是对事物进行分组，分类是给事物贴上标签。

让我们假设你在一个派对大厅里，所有的男人都穿着西装，女人都穿着长袍。

现在，你问你的朋友几个问题:

你好，你能帮我分组吗?

你的朋友可能给出的答案有:

1:他可以根据性别分组，男性或女性

2:他可以根据人的衣服来分组，一个穿西装，一个穿长袍

他可以根据头发的颜色把人分类

他可以把人按年龄分组，等等。

你的朋友有很多方法可以完成这个任务。

当然，你可以通过提供额外的信息来影响他的决策过程，比如:

你能帮我把这些人按性别(或年龄，或头发颜色或衣服等)分组吗?

Q2:

在第二季度之前，你需要做一些准备工作。

你必须教导或通知你的朋友，这样他才能做出明智的决定。假设你对你的朋友说:

留长头发的人是女人。 留短发的人是男人。

Q2。现在，你指着一个长头发的人问你的朋友:这是一个男人还是一个女人?

你能想到的唯一答案是:女人。

当然，聚会上也可以有长发的男人和短发的女人。但是，根据你提供给你朋友的知识，答案是正确的。你可以通过教你的朋友如何区分这两者来进一步改进这个过程。

在上面的例子中，

Q1表示集群完成的任务。

在聚类中，你向算法(你的朋友)提供数据(人)，并要求它对数据进行分组。

现在，由算法来决定什么是分组的最佳方式?(性别、肤色或年龄组别)。

同样，你可以通过提供额外的输入来影响算法的决策。

Q2表示分类完成的任务。

在那里，你给你的算法(你的朋友)一些数据(人)，称为训练数据，并让他学习哪些数据对应哪个标签(男性或女性)。然后，您将算法指向某些数据，称为测试数据，并要求它确定它是男性还是女性。你的教学越好，预测就越准。

在Q2或Classification中的Pre-work只是训练你的模型，这样它就可以学习如何区分。在聚类或Q1中，这个前期工作是分组的一部分。

希望这能帮助到一些人。

谢谢

I am sure a number of you have heard about machine learning. A dozen of you might even know what it is. And a couple of you might have worked with machine learning algorithms too.  You see where this is going? Not a lot of people are familiar with the technology that will be absolutely essential 5 years from now. Siri is machine learning. Amazon’s Alexa is machine learning. Ad and shopping item recommender systems are machine learning.  Let’s try to understand machine learning with a simple analogy of a 2 year old boy. Just for fun, let’s call him Kylo Ren

让我们假设凯洛·伦看到了一头大象。他的大脑会告诉他什么?(记住，即使他是维德的继任者，他也只有最低限度的思考能力)。他的大脑会告诉他，他看到了一个巨大的移动生物，颜色是灰色的。接着他看到一只猫，他的大脑告诉他那是一只会动的金色小动物。最后，他看到了一把光剑，他的大脑告诉他，这是一个无生命的物体，他可以玩!

此时他的大脑知道，军刀不同于大象和猫，因为军刀是用来玩的，不会自己移动。即使凯洛不知道移动是什么意思，他的大脑也能想出这么多。这个简单的现象叫做聚类。

机器学习只不过是这个过程的数学版本。 很多研究统计学的人意识到，他们可以用大脑工作的方式来计算一些方程。 大脑可以聚类相似的物体，大脑可以从错误中学习，大脑可以学习识别事物。

所有这些都可以用统计数据来表示，基于计算机模拟的这一过程被称为机器学习。为什么我们需要基于计算机的模拟?因为计算机比人脑更快地完成繁重的数学运算。 我很想进入机器学习的数学/统计部分，但在没有明确一些概念之前，你不会想直接进入。

Let’s get back to Kylo Ren. Let’s say Kylo picks up the saber and starts playing with it. He accidentally hits a stormtrooper and the stormtrooper gets injured. He doesn’t understand what’s going on and continues playing. Next he hits a cat and the cat gets injured. This time Kylo is sure he has done something bad, and tries to be somewhat careful. But given his bad saber skills, he hits the elephant and is absolutely sure that he is in trouble.  He becomes extremely careful thereafter, and only hits his dad on purpose as we saw in Force Awakens!!

从错误中学习的整个过程可以用方程式来模拟，在方程式中，做错事的感觉用错误或代价来表示。这种识别不该用军刀做什么的过程叫做分类。 聚类和分类是机器学习的绝对基础。让我们看看它们之间的区别。

Kylo differentiated between animals and light saber because his brain decided that light sabers cant move by themselves and are therefore, different. The decision was based solely upon the objects present (data) and no external help or advice was provided.  In contrast to this, Kylo differentiated the importance of being careful with light saber by first observing what hitting an object can do. The decision wasn’t completely based on the saber, but on what it could do to different objects . In short, there was some help here.

Because of this difference in learning, Clustering is called an unsupervised learning method and Classification is called a supervised learning method.  They are very different in the machine learning world, and are often dictated by the kind of data present. Obtaining labelled data (or things that help us learn , like stormtrooper,elephant and cat in Kylo’s case) is often not easy and becomes very complicated when the data to be differentiated is large. On the other hand, learning without labels can have it’s own disadvantages , like not knowing what are the label titles.  If Kylo was to learn being careful with the saber without any examples or help, he wouldn’t know what it would do. He would just know that it is not suppose to be done. It’s kind of a lame analogy but you get the point!

We are just getting started with Machine Learning. Classification itself can be classification of continuous numbers or classification of labels. For instance, if Kylo had to classify what each stormtrooper’s height is, there would be a lot of answers because the heights can be 5.0, 5.01, 5.011, etc. But a simple classification like types of light sabers (red,blue.green) would have very limited answers. Infact they can be represented with simple numbers. Red can be 0 , Blue can be 1 and Green can be 2.

如果你懂基础数学，你就知道0、1、2和5.1、5.01、5.011是不同的，分别被称为离散数和连续数。离散数的分类称为逻辑回归，连续数的分类称为回归。 逻辑回归也被称为分类分类，所以当你在其他地方读到这个术语时不要感到困惑

这是关于机器学习的一个非常基础的介绍。我将在下一篇文章中详细讨论统计方面的问题。如果我需要更正，请告诉我:)

第二部分张贴在这里。

我是一个数据挖掘的新手，但正如我的课本所说，分类应该是监督学习，而聚类应该是非监督学习。监督学习和无监督学习之间的区别可以在这里找到。

如果你试图将大量的文件归档到你的书架上(根据日期或文件的其他规格)，你是在分类。

如果要从这组工作表创建集群，则意味着工作表之间有一些类似的东西。