今天冷知识百科网小编 彭绮安 给各位分享数据挖掘的聚类方法的知识，其中也会对数据挖掘可分为？(数据挖掘可分为)相关问题进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在我们开始吧！
数据挖掘可分为？
数据挖掘（英语：Data mining），又译为资料探勘、数据采矿。是一种透过数理模式来分析企业内储存的大量资料，以找出不同的客户或市场划分，分析出消费者喜好和行为的方法。它是数据库知识发现（英语：Knowledge-Discoveryin Databases，简称：KDD）中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中自动搜索隐藏于其中的有着特殊关系性（属于Association rule learning）的信息的过程。主要有数据准备、规律寻找和规律表示3个步骤。数据挖掘的任务有关联分析、聚类分析、分类分析、异常分析、特异群组分析和演变分析等。
聚类任务的准确描述？
聚类，即将物理或抽象对象的集合分成由类似的对象组成的多个类的过程。由聚类所生成的簇是一组数据对象的集合，这些对象与同一个簇中的对象彼此相似，与其他簇中的对象相异。聚类分析又称群分析，它是研究（样品或指标）分类问题的一种统计分析方法。聚类分析起源于分类学，但是聚类不等于分类。聚类与分类的不同在于，聚类所要求划分的类是未知的。聚类分析内容非常丰富，有系统聚类法、有序样品聚类法、动态聚类法、模糊聚类法、图论聚类法、聚类预报法等。在数据挖掘中，聚类也是很重要的一个概念。传统的聚类分析计算方法主要有划分方法、层次方法、基于密度的方法、基于网格的方法、基于模型的方法五种。
聚类与分类分析之间有什么区别？
分类分类属于监督学习；这些类别是已知的，通过对已知分类的数据进行训练和学习，找到这些不同类的特征，再对未分类的数据进行分类；根据文本的特征或属性，划分到已有的类别中。 分类具有广泛的应用，例如医疗诊断、***的信用分级、图像模式识别、营销用户画像等。 聚类聚类属于无监督学习；压根不知道数据会分为几类（研究人员可以指定聚类数），通过聚类分析将数据聚合成几个群体；需要分析人员找出各类用户的重要特征；需要通过各类别的特征解释含义以及为各类别命名。 聚类分析广泛应用于金融、营销、电力、交通、教育等多种行业领域。 更多的你可以参考这篇文章：数据挖掘技术-分类与聚类的对比