聚类和分类的区别 聚类是指利用计算机根据样本之间的相似度将整个样本集合聚集成若干个类的过程。其目标是使得属于同一个类的样本尽量相似,而属于不同类的样本差别明显。系统聚类法和k-Means算法是目前聚类分析中应用最多的两种方法。分类是根据已经掌握的每类若干样本的数据信息,总结出分类的规律性,建立判别公式和判别...
C、聚类和分类的区别是分类不依赖于预先定义好的类,不需要训练集。D、预言其目的是对未来未知变量的预测,这种预测是需要时间来验证的,即必须经过一定时间后,才知道预言准确性是多少。 搜索 题目 以下错误的说法是:() A、分类是找出数据库中一组数据对象的共同特征并按照分类模式将其分为不同的类。 B、聚类是...
什么是文本聚类?它和文本分类有何区别于联系? 正确答案 文本聚类是指利用计算机将文献按其属性相似度聚集成不同的类,生成聚类文件和提供聚类检索。它不同于传统的文献分类。因为它不是基于某种预定的类表,而是基于文献,即先有文献后有类。类的内涵和外延以及整个类体系完全由系统内的文献决定,类的性质时刻与本类...