聚类是属于什么（聚类是属于什么变量类型）

聚类是什么

1、聚类是指事先没有“标签”而通过某种成团分析找出事物之间存在聚集性原因的过程。聚类和分类的区别 分类(Categorization or Classification)就是按照某种标准给对象贴标签(label)，再根据标签来区分归类。

2、聚类分析指将物理或抽象对象的 *** 分组为由类似的对象组成的多个类的分析过程。它是一种重要的人类行为。聚类分析的目标就是在相似的基础上收集数据来分类。

3、将物理或抽象对象的 *** 分成由类似的对象组成的多个类的过程被称为聚类。由聚类所生成的簇是一组数据对象的 *** ，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。

4、以二维空间为例，聚类是各个样本往若干个共同中心聚合的过程，计算的是样本点到聚类中心的二维空间距离；而协同过滤是尽量在样本中构造平行相似性，以弥合缺失的样本信息维度。

5、聚类分析是一种数据分析 *** ，用于将一组数据分成不同的组或类别，使每个组内的数据点更相似，而不同组之间的数据点更不相似。这个过程基于数据点之间的相似性或距离度量，并且可以帮助用户发现数据集中的内在结构和模式。

什么是聚类分析

1、聚类分析是一种数据分析 *** ，用于将一组数据分成不同的组或类别，使每个组内的数据点更相似，而不同组之间的数据点更不相似。这个过程基于数据点之间的相似性或距离度量，并且可以帮助用户发现数据集中的内在结构和模式。

2、聚类分析指将物理或抽象对象的 *** 分组为由类似的对象组成的多个类的分析过程。它是一种重要的人类行为。聚类分析的目标就是在相似的基础上收集数据来分类。聚类源于很多领域，包括数学、计算机科学、统计学、生物学和经济学。

3、所谓聚类分析，就是按照个体的特征将他们分类，并且在于让同一个类别内的个体之间具有较高的相似度，让不同类别之间具有较大的差异性。

4、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 *** 。聚类分析起源于 分类学，在古老的分类学中，人们主要依靠经验和专业知识来实现分类，很少利用数学工具进行 定量的分类。

5、聚类分析(cluster *** ysis)是一组将研究对象分为相对同质的群组(clusters)的统计分析技术。聚类分析区别于分类分析(classification *** ysis) ，后者是有监督的学习。

6、聚类分析在互联网领域的主要应用有：用户聚类、页面聚类或内容来源聚类、活跃留存聚类分析。用户聚类是将有共同用户属性或行为属性特征的用户归为同一群体，主要体现为 用户分群 ，用户标签法。

聚类属于什么学习

1、聚类属于无监督。最常见的无监督学习就是聚类分析，它可以在探索性数据分析阶段用于发现隐藏的模式或者对数据进行分组。其 *** 是将未标记的数据组织成类似的组，称为聚类，即集群是相似数据项的 *** 。

2、属于有指导学习范畴。聚类则没有事先预定的类别，类别数不确定。 聚类不需要人工标注和预先训练分类器，类别在聚类过程中自动生成 。

3、根据查询CSDN博客得知，功能：对比学习是一种有监督学习 *** ，旨在提高模型的判别能力；聚类是一种无监督学习 *** ，旨在找到数据点之间的内在结构。

4、聚类是指事先没有“标签”而通过某种成团分析找出事物之间存在聚集性原因的过程。聚类和分类的区别 分类(Categorization or Classification)就是按照某种标准给对象贴标签(label)，再根据标签来区分归类。

5、聚类和分类的区别：聚类是无监督学习任务，不知道真实的样本标记，只把相似度搞得样本聚合在一起；分类是监督学习任务，利用已知的样本标记训练学习器预测未知样本的类别。