作业帮文本分类和聚类有什么区别
来源：学生作业帮助网 编辑：作业帮 时间：2024/04/30 09:41:05
文本分类和聚类有什么区别
文本分类和聚类有什么区别
文本分类和聚类有什么区别
聚类就是将一组的文章或文本信息进行相似性的比较,将比较相似的文章或文本信息归为同一组的技术.分类和聚类都是将相似对象归类的过程.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.分类适合类别或分类体系已经确定的场合,比如按照国图分类法分类图书；聚类则适合不存在分类体系、类别数不确定的场合,一般作为某些应用的前端,比如多文档文摘、搜索引擎结果后聚类(元搜索)等.
分类(classification )是找出描述并区分数据类或概念的模型(或函数),以便能够使用模型预测类标记未知的对象类.分类技术在数据挖掘中是一项重要任务,目前商业上应用最多.分类的目的是学会一个分类函数或分类模型(也常常称作分类器),该模型能把数据库中的数据项映射到给定类别中的某一个类中.
要构造分类器,需要有一个训练样本数据集作为输入.训练集由一组数据库记录或元组构成,每个元组是一个由有关字段(又称属性或特征)值组成的特征向量,此外,训练样本还有一个类别标记.一个具体样本的形式可表示为：(v1,v2,...,vn; c)；其中vi表示字段值,c表示类别.分类器的构造方法有统计方法、机器学习方法、神经网络方法等等.
不同的分类器有不同的特点.有三种分类器评价或比较尺度：1)预测准确度；2)计算复杂度；3)模型描述的简洁度.预测准确度是用得最多的一种比较尺度,特别是对于预测型分类任务.计算复杂度依赖于具体的实现细节和硬件环境,在数据挖掘中,由于操作对象是巨量的数据,因此空间和时间的复杂度问题将是非常重要的一个环节.对于描述型的分类任务,模型描述越简洁越受欢迎.
另外要注意的是,分类的效果一般和数据的特点有关,有的数据噪声大,有的有空缺值,有的分布稀疏,有的字段或属性间相关性强,有的属性是离散的而有的是连续值或混合式的.目前普遍认为不存在某种方法能适合于各种特点的数据
聚类(clustering)是指根据“物以类聚”原理,将本身没有类别的样本聚集成不同的组,这样的一组数据对象的集合叫做簇,并且对每一个这样的簇进行描述的过程.它的目的是使得属于同一个簇的样本之间应该彼此相似,而不同簇的样本应该足够不相似.与分类规则不同,进行聚类前并不知道将要划分成几个组和什么样的组,也不知道根据哪些空间区分规则来定义组.其目的旨在发现空间实体的属性间的函数关系,挖掘的知识用以属性名为变量的数学方程来表示.聚类技术正在蓬勃发展,涉及范围包括数据挖掘、统计学、机器学习、空间数据库技术、生物学以及市场营销等领域,聚类分析已经成为数据挖掘研究领域中一个非常活跃的研究课题.