聚类是将物理或抽象对象的集合分组成为多个类或簇（cluster）的过程，使得在同一个簇中的对象之间具有较高的相似度，而不同簇中的对象差别较大。
聚类与分类不同，聚类要划分的类是未知的，分类则可按已知规则进行；聚类是一种无指导学习，它不依赖预先定义的类和带类标号的训练实例，属于观察式学习，分类则属于有指导的学习，是示例式学习。
（简答题）
何谓聚类？它与分类有什么异同？
正确答案
答案解析
略
相似试题
（简答题）
何谓文本挖掘？它与信息检索有什么关系（异同）。
（简答题）
何谓OLTP和OLAP？它们的主要异同有哪些？
（简答题）
什么是聚类分析？聚类分析的应用领域有哪些？
（单选题）
下列关于分类和聚类哪个描述是正确的？（）
（判断题）
聚类分析可以看作是一种非监督的分类。
（简答题）
划分聚类方法对数据集进行聚类时包含什么要点？
（简答题）
数据挖掘对聚类的数据要求是什么？
（简答题）
简述基于划分的聚类方法。划分的准则是什么？
（简答题）
定义下列数据挖掘功能： 关联、分类、聚类、演变分析、离群点检测 使用你熟悉的生活中的数据，给出每种数据挖掘功能的例子。
