聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组为由类似的对象组成的多个类的分析过程,它是一种重要的人类行为。
1.聚类分析的目标就是在相似的基础上收集数据来分类。在不同的应用领域,很多聚类技术都得到了发展,这些技术方法被用作描述数据,衡量不同数据源间的相似性,以及把数据源分类到不同的簇中。
2.聚类与分类的不同在于,聚类所要求划分的类是未知的。聚类是将数据分类到不同的类或者簇这样的一个过程,所以同一个簇中的对象有很大的相似性,而不同簇间的对象有很大的相异性。
3.从统计学的观点看,聚类分析是通过数据建模简化数据的一种方法。从机器学习的角度讲,簇相当于隐藏模式。聚类是搜索簇的无监督学习过程。从实际应用的角度看,聚类分析是数据挖掘的主要任务之一。而且聚类能够作为一个独立的工具获得数据的分布状况,观察每一簇数据的特征,集中对特定的聚簇集合作进一步地分析。