聚类和分类（聚类和分类都属于什么）

聚类和分类是两种常见的机器学习算法，它们都是对数据进行分类的方法。聚类是将相似的数据点分为同一类别，分类是将数据点分为已定义的类别中的一个。

一、聚类

聚类是一种无监督学习算法，它能够将数据点划分为多个不同的组，每个组内的数据点互相之间具有相似性，而不同组之间的数据点具有不同的特征。常见的聚类算法有K均值、层次聚类、DBSCAN等。

K均值算法是一种常见的聚类算法，它将数据点划分为K个不同的类别。它通过计算每个数据点与每个类别中心的距离，将数据点划分到距离最近的类别中心。

层次聚类算法是基于树形结构的聚类算法，它将数据点逐步合并为越来越大的群集，直到所有数据点都被分为一个组。在这个过程中，类别被定义为相似的数据点群体。

DBSCAN算法是一种基于密度的聚类算法，它将数据点分为核心点、边界点和噪声点。核心点是在$\epsilon$半径内有至少MinPts个邻居的数据点。边界点是在$\epsilon$半径内有少于MinPts个邻居但是属于核心点的数据点，噪声点是不属于核心和边界点的数据点。

二、分类

分类是一种监督学习算法，它将每个数据点分配到已定义的类别中。训练数据集中已经标记了正确的类别，而分类算法则是在未标记的测试数据集上实施的。分类算法分为二分类（将测试数据分为两类）和多分类（将测试数据分为多类）。

一些常见的分类算法包括决策树、支持向量机、朴素贝叶斯、随机森林等。决策树是一种基于树形结构的分类算法，它用于从一系列决策测试中构建树，并且基于每个候选属性向下跟踪最有可能的结果。支持向量机基于将数据映射到高维空间，以便可以使用线性分隔平面来处理非线性问题。朴素贝叶斯算法是一种基于贝叶斯定理的分类器，它假设特征之间的条件概率是相互独立的。随机森林是由多个决策树组成的集成方法，其中每个决策树基于不同的随机数据样本构建。

总的来说，聚类算法是将数据点归为相似群体，而分类算法则是将数据点分配到已知的类别中。在实际应用中，我们需要根据问题的性质和数据的特点选择适当的算法，以便获得最佳的分类结果。