主要区别是，性质不同、目的不同、应用不同，具体如下：一、性质不同1、数据分类数据分类就是把具有某种共同属性或特征的数据归并在一起，通过其类别的属性或特征来对数据进行区别。为了实现数据共享和提高处理效率，必须...

分类和聚类的区别：定义不同、功能不同、是否有监督、数据处理的顺序不同、算法不一样。1、定义不同分类是把某个对象划分到某个具体的已经定义的类别当中，而聚类是把一些对象按照具体特征组织到若干个类别里。虽然都是把...

区别是：1、分类是事先定义好类别，类别数不变。聚类则没有事先预定的类别，类别数不确定。2、分类器需要由人工标注的分类训练语料训练得到，属于有指导学习范畴。聚类不需要人工标注和预先训练分类器，类别在聚类过程中自...

分类是已知类别。聚类是未知类别。典型的聚类分析一般包括三个阶段，特征选择、特征提取和数据对象见相似度的计算，可以对样品进行聚类也可以对变量进行聚类。具体划分如下：K-means聚类K-means聚类流程如下：Step1：选择聚类个...

分类和聚类是机器学习和数据挖掘中常用的两种数据分析方法，它们有以下区别：1.目标不同：分类的目标是将数据分为预定义的类别，而聚类的目标是将数据分为相似的群组。2.数据标签不同：分类需要有已知的标签或类别信息来进行...

分类和聚类都是对目标进行空间划分，划分的标准是类内差别最小而类间差别最大分类和聚类的区别在于分类事先知道类别数和各类的典型特征，而聚类则事先不知道参考资料苏新宁等著数据挖掘理论与技术科学技术文献出版。

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。要说明内容因为最近在研究者两种...

1.分类和聚类的区别在于，分类是在事先定义好的类别中进行划分，类别数不变。分类器需要通过人工标注的分类训练语料进行训练，属于有指导学习范畴。而聚类则没有事先预定的类别，类别数不确定。在聚类过程中，类别是自动生成...

区别是，分类是事先定义好类别，类别数不变。分类器需要由人工标注的分类训练语料训练得到，属于有指导学习范畴。聚类则没有事先预定的类别，类别数不确定。聚类不需要人工标注和预先训练分类器，类别在聚类过程中自动生成...

区别是，分类是事先定义好类别，类别数不变。分类器需要由人工标注的分类训练语料训练得到，属于有指导学习范畴。聚类则没有事先预定的类别，类别数不确定。聚类不需要人工标注和预先训练分类器，类别在聚类过程中自动生成。