1樓：網友
自動歸類和自動聚類是兩種常見的資料分析方法，它們的區別如下：
1. 自動歸類。
自動歸類（automated classification）是一種將資料樣本根據指定特徵進行分類的方法。通常使用一些經典的分類演算法來實現，比如決策樹、樸素貝葉斯等。自動歸類可以幫助我們快速地處理大量的資料並氏搏自動判斷資料屬於哪個類別，便於後續的資料分析和決策。
但是需要注意的是，自動歸類只能按照預設好的分類方式去對資料進行分類，對於新的資料可能會出現分類不準確的情況。
2. 自動聚類。
自動聚類（automated clustering）是一種將資料樣本根據相似性進行分組的方法。不像自動歸類需要預設分類方式，自動基純聚類的目標是從資料中找到相似的分組，得到資料的內在結構。自動聚類相比於自動歸類更加靈活，可以根據資料本身的特點來自動生成分組，通常使用一些殲鋒祥聚類演算法，如k-means、層次聚類等。
相比於自動歸類，它更適合於探索式資料分析和資料探勘等場景。
總的來說，自動歸類和自動聚類都是資料分析中常用的方法，它們各有優缺點，應根據具體情況選擇使用。
2樓：網友
自動歸類和自動聚類都是資料分析領域的技術，但它們有著不同的目的和方法。
自動歸類是一種將資料按照給定的標準進行分類的方法。在自動歸類中，被分類的資料已經事先被定義了類別，模型的任務是將新的資料點分配到合適的類別中。例如，在乙個商品推薦系洞納統中，商品已經被劃分為不同的類別，模型的任務是找到最符合使用者需求的商品類別。
自動聚類則是一種無監督學習方法，它能夠從沒有標籤的資料中自動識別出潛在的類別。在自動聚類中，模型需要根據資料本身的特徵，將相似納遊沒的資料點分組到一起，形成一些沒有事先定義的類別。例如在市場分類中，乙個商店可能會在不知道每個市場類別的情況下，自動將商品劃分為某些類別，比如食品、家居用品、服裝等。
總之，自動歸類和自動聚類的主要區別在於，自動歸類是有監督的學習方式，資料有固定的目標磨搭類別，而自動聚類則是無監督的學習方式，資料沒有預定的目標類別。
3樓：網友
自動歸類和自動聚類吵做橋都屬於自動分類技術，它們有著一定的相似性，但也有明顯的區別。
自動歸類是指將資料集中的每個資料項分類到與它最相關的已知類別中，它是一種監督式學習，需要提供標記好的資料集，其中的每個資料項都已經被正確分類，然後根據已有的類別進行分類。
自動聚類是指將資料集中的每個資料項根據其與其他資料項之間的相似程度，自動地分類到某個未知的類胡叢別中，它是一種無監督式的學習，不需要提供標記好的資料集，而是根據資料項之間的相似性公升猛自動分類。
4樓：理財訓練營
自動歸類和自動聚類是相關的，但有一定的差別。自動歸類是將具有相似特徵的資料歸類到確定的類別中，這些類別由開發者指定，這一步驟通常由人類進行；而自動聚類是將具有猜首鬧相似特徵的資料分組到類別中，其類別是由機器學習演算法自動定義出來的，這是一種無監督學習，因此可以用於處理訓練集中不存在穗罩的數芹喚據。
系統聚類和快速聚類的區別
5樓：泡芙小藤
兩者區別如下：
一、指代不同。
1、k均值聚類法：是一種迭者茄亂代。
求解的聚類分析。
演算法。2、系納鍵統聚類法：又叫分層聚類法，聚類分析的一種方法。
二、步驟不同。
1、k均值聚類法：步驟是隨機選取k個物件作為初始的聚類中心，然後計算每個物件與各個種子聚類中心之間的距離，把每個物件分配給距離它最近的聚類中心。
2、系統聚類法：開始時把首檔每個樣品作為一類，然後把最靠近的樣品（即距離最小的群品）首先聚為小類，再將已聚合的小類按其類間距離再合併，不斷繼續下去，最後把一切子類都聚合到乙個大類。
分類和聚類的區別及各自的常見演算法
6樓：安徽新華電腦專修學院
classification (分類)，對於一。
個classifier，通常需要你告訴它「這個東西被分為某某類」這樣一些例子，理想情況下，乙個 classifier 會從它得到的訓練集中進行「學習」，從而具備對未知資料進行分類的能力，這種提供訓練資料的過程通常叫做supervised learning (監督學習)，clustering (聚類)，簡單地說就是把相似的東西分到一組，聚類的時候，我們並不關心某一類是什麼，我們需要實現的目標只是把相似的東西聚到一起。因此，乙個聚類演算法通常只需要知道如何計算相似度就可以開始工作了，因此 clustering 通常並不需要使用訓練資料進行學習，這在machine learning中被稱作unsupervised learning (無監督學習).
7樓：網友
分類：確定物件屬於哪乙個預定義的目標類。通過學習得到乙個目標函式，把每個屬性集x對映到預先定義的類標號y。
方法：決策樹（演算法：hunt、cart、treegrowth）、神經網路（演算法：
感知學習演算法）、基於規則的方法（演算法：順序覆蓋演算法【learn-one-rule】、k最近鄰）、支援向量機、樸素貝葉斯分類方法和組合方法等。
聚類：將資料劃分成有意義的或有用的組。方法：
k均值（k中心 演算法：基本k均值演算法、二分k均值演算法）、凝聚層次聚類（單鏈、全鏈、組平均、ward）、基於密度（演算法：基於中心的、dbscan）
自動分類的自動聚類
8樓：傑士至
在文獻的手工分類過程中，人們往往根據文獻的主題內容，以公認的科學分類體系(如《杜威十進分類法》、《國際十進分類法》、《中國圖書資料分類法》等),來決定每篇文獻的分類號。可以說，文獻的分類過程，就是人們根據一定的分類標準給文獻以分類號的過程。文獻分類的目的是為了便於人們按文獻的內在特徵，即所屬類別進行查詢。
自動分類與手工分類相比，其類目體系的決定更科學、更靈活，文獻的定類更整齊劃一。同時，由於勞力的限制，人工分類往往不細、不全(大多一篇文獻劃歸一類)，而自動分類則可克服這些缺點，並有很大的潛力。特別是自動聚類與自動分類的結合，將使自動分類體系具有新陳代謝的生命特徵，並將為高效的聚類檢索奠定基礎。
自動分類的自動歸類
9樓：長恨也長恨更長
文獻的自動分類研究始於20世紀60年代初，最早是由尼達姆等人進行的。從馬羅的第乙個自動分類模型發展至今，無論在理論研究上還是實際運用上均取得相當的進展。由於種種原因，特別是中文計算機處理能力的限制，在中國關於自動分類的研究還剛剛開始不久。
由於計算機自動分析主題等研究還沒有取得實質性的進展，所以，現在自動分類大部絕備分都建立在題中或文摘中關鍵詞的基礎上，它的缺點是不能準確地按文獻主題分類。但據有關資料表明，專家的偏愛也常使其分類的質量與普通標引員的分類質量相差無幾，而自動分類現有的水平與之也差不多，然而其速度與規定性則是手帶凱工分類無法比擬的。因蠢巨集喚此，它正在受到人們越來越大的重視，成為情報檢索中乙個重要的研究與發展方向。
特別是它與聚類檢索的結合，將使其有更強的生命力。
系統聚類的定義
10樓：迷迭逆夏墹
系統聚類 是將各樣品分成若干類的方法，其雀如輪橡坦基本思想是：先將各樣品各看成一類，然後規定類與類之間的距離，選擇距離最小的一對合併成新的一類，計算新類與頃信其他類之間的距離，再將距離最近的兩類合併，這樣每次減少一類，直至所有的樣品合為一類為止。
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