解读差异——分类算法与聚类算法

学习数据挖掘的朋友，对分类算法和聚类算法都很熟悉。无论是分类算法还是聚类算法，都有许多具体的算法来实现具体的数据分析需求。很多时候，我们难以判断选择分类或者聚类的场合是什么。我们最直观的概念是，分类和聚类都是把某个被分析的对象划分到某个类里面，所以觉得这两种方法实际上是差不多一回事。然而当我们学习了许多具体算法之后再回来看，分类和聚类所实现的数据分析功能实际上是大相径庭的，他们之间不仅仅有算法上的具体差异，更重要的是，甚至他们的应用领域和所解决的具体问题都不一样。

算法书上往往这样解释二者的区别：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。虽然都是把某个对象划分到某个类别中，但是分类的类别是已经预定义的，而聚类操作时，某个对象所属的类别却不是预定义的。所以，对象所属类别是否为事先，是二者的最基本区别。而这个区别，仅仅是从算法实现流程来看的。

分类算法的基本功能是做预测。我们已知某个实体的具体特征，然后想判断这个实体具体属于哪一类，或者根据一些已知条件来估计感兴趣的参数。比如：我们已知某个人存款金额是10000元，这个人没有结婚，并且有一辆车，没有固定住房，然后我们估计判断这个人是否会涉嫌信用欺诈问题。这就是最典型的分类问题，预测的结果为离散值，当预测结果为连续值时，分类算法可以退化为计量经济学中常见的回归模型。分类算法的根本目标是发现新的模式、新的知识，与数据挖掘数据分析的根本目标是一致的。

聚类算法的功能是降维。假如待分析的对象很多，我们需要归归类，划划简，从而提高数据分析的效率，这就用到了聚类的算法。很多智能的搜索引擎，会将返回的结果，根据文本的相似程度进行聚类，相似的结果聚在一起，用户就很容易找到他们需要的内容。聚类方法只能起到降低被分析问题的复杂程度的作用，即降维，一百个对象的分析问题可以转化为十个对象类的分析问题。聚类的目标不是发现知识，而是化简问题，聚类算法并不直接解决数据分析的问题，而最多算是数据预处理的过程。

分类是有监督的算法，而聚类是无监督的算法。有监督的算法并不是实时的，需要给定一些数据对模型进行训练，有了模型就能预测。新的待估计的对象来了的时候，套进模型，就得到了分类结果。而聚类算法是实时的，换句话说是一次性的，给定统计指标，根据对象与对象之间的相关性，把对象分为若干类。分类算法中，对象所属的类别取决于训练出来的模型，间接地取决于训练集中的数据。而聚类算法中，对象所属的类别，则取决于待分析的其他数据对象。

分类算法中，待分析的数据是一个一个处理的，分类的过程，就像给数据贴标签的过程，来一个数据，我放到模型里，然后贴个标签。聚类算法中，待分析的数据同时处理，来一堆数据过来，同时给分成几小堆。因此，数据分类算法和数据聚类算法的最大区别是时效性问题。在已有数据模型的条件下，数据分类的效率往往比数据聚类的效率要高很多，因为一次只是一个对象被处理，而对于聚类结果来说，每当加入一个新的分析对象，类别结果都有可能发生改变，因此很有必要重新对所有的待分析对象进行计算处理。

典型的分类算法有：决策树，神经网络，支持向量机模型，Logistic回归分析，以及核估计等等。聚类的方法有，基于链接关系的聚类算法，基于中心度的聚类算法，基于统计分布的聚类算法以及基于密度的聚类算法等等。

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