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文件名称：模式识别基础：聚类分析_（18）.聚类与分类的关系.docx
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更新时间：2025-11-30
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文档摘要
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聚类与分类的关系
在模式识别领域，聚类和分类是两种重要的数据分析技术。虽然它们都旨在识别和区分不同的模式，但它们的原理和应用场景有所不同。理解这两者之间的关系和区别对于选择合适的方法来解决实际问题至关重要。
聚类分析的原理
聚类分析是一种无监督学习方法，其目的是将数据集中的对象分成若干个组（或簇），使得同一组内的对象之间的相似性尽可能高，而不同组之间的对象之间的相似性尽可能低。聚类分析不依赖于任何预先定义的类别标签，而是通过数据本身的特征来自动发现潜在的结构。
常见的聚类算法
K均值聚类（K-MeansClustering）
层次聚类（Hierarch