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1、Clustering (聚类)，简单地说就是把相似的东西分到一组，聚类的时候，我们并不关心某一类是什么，我们需要实现的目标只是把相似的东西聚到一起。

2、因此，一个聚类算法通常只需要知道如何计算相似度就可以开始工作了，因此 clustering 通常并不需要使用训练数据进行学习，这在Machine Learning中被称作unsupervised learning (无监督学习).1、分类和聚类的区别：基于密度的方法与其它方法的一个根本区别是：它不是基于各种各样的距离的，而是基于密度的。

3、这样就能克服基于距离的算法只能发现“类圆形”的聚类的缺点。

4、这个方法的指导思想就是，只要一个区域中的点的密度大过某个阀值，就把它加到与之相近的聚类中去。

5、代表算法有：DBSCAN算法、OPTICS算法、DENCLUE算法等；Classification (分类)，对于一个classifier，通常需要你告诉它“这个东西被分为某某类”这样一些例子，理想情况下，一个 classifier 会从它得到的训练集中进行“学习”，从而具备对未知数据进行分类的能力，这种提供训练数据的过程通常叫做supervised learning (监督学习)，2、常见的分类与聚类算法分类作为一种监督学习方法，要求必须事先明确知道各个类别的信息，并且断言所有待分类项都有一个类别与之对应。

6、但是很多时候上述条件得不到满足，尤其是在处理海量数据的时候，如果通过预处理使得数据满足分类算法的要求，则代价非常大，这时候可以考虑使用聚类算法。

7、而K均值(K-mensclustering)聚类则是最典型的聚类算法(当然，除此之外，还有很多诸如属于划分法K中心点（K-MEDOIDS）算法、CLARANS算法；属于层次法的BIRCH算法、CURE算法、CHAMELEON算法等；基于密度的方法：DBSCAN算法、OPTICS算法、DENCLUE算法等；基于网格的方法：STING算法、CLIQUE算法、WAVE-CLUSTER算法；for(j2=0;a[i2][j2]!='0';j2++)基于模型的方法)。

8、Classification (分类)，对于一个classifier，通常需要你告诉它“这个东西被分为某某类”这样一些例子，理想情况下，一个 classifier 会从它得到的训练集中进行“学习”，从而具备对未知数据进行分类的能力，这种提供训练数据的过程通常叫做supervised learning (监督学习)，分类：确定对象属于哪一个预定义的目标类。

9、通过学习得到一个目标函数，把每个属性集x映射到预先定义的类标号y。

10、方法：决策树（算法：t、CART、Treegrowth）、神经网络（算法：感知学习算法）、基于规则的方法（算法：C4.5、RIPPER、顺序覆盖算法【learn-one-rule】、K最近邻）、支持向量机、朴素贝叶斯分类方法和组合方法等。

11、聚类：将数据划分成有意义的或有用的组。

12、方法：K均值（K中心 算法：基本k均值算法、二分k均值算法）、凝聚层次聚类（单链、全链、组平均、ward）、基于密度（算法：基于中心的、DBSCAN）。

本文到这结束，希望上面文章对大家有所帮助。