ML — 浅谈聚类和分类的区别

 
机器学习技术近来得到普遍关注，其中人们谈论最多的两类机器学习算法就是分类和聚类。简单说，分类就是向事物分配标签，聚类就是将相似的事物放在一起。

先上一张对比图做以简单了解

举个例子

假设有一批人的年龄的数据，大致知道其中有一堆少年儿童，一堆青年人，一堆老年人。

聚类就是自动发现这三堆数据，并把相似的数据聚合到同一堆中。所以对于这个例子，如果要聚成3堆的话，那么输入就是一堆年龄数据，注意，此时的年龄数据并不带有类标号，也就是说我只知道里面大致有三堆人，至于谁是哪一堆，现在是不知道的，而输出就是每个数据所属的类标号，聚类完成之后，就知道谁和谁是一堆了。

而分类就是，我事先告诉你，少年儿童、青年人及老年人的年龄是什么样的，现在新来了一个年龄，输出它的类标号，就是它是属于少年儿童、青年人、老年人的哪个类。一般来说，分类器是需要训练的，也就是要告诉你的算法，每个类的特征是什么样子，它才能识别新的数据。

下面再举一个实际的例子。

对于聚类，比如有些搜索引擎有“查看相似网页”的功能，这个就可以用聚类来做，把网页就行聚类，在聚类的结果中，每一个类中的网页看成是相似的。

对于分类，比如手写识别就可以看到是分类问题，比如我写了10个“我”字，然后对这10个“我”字进行特征提取，就可以告诉算法，“我”字具有什么样的特征，于是来了一个新的“我”字，虽然笔画和之前的10个“我”字不完全一样，但是特征高度相似，于是就把这个手写的字分类到“我”这个类，就识别出来了。