简单点说:分类是将一篇文章或文本自动识别出来,按照已经定义好的类别进行匹配,确定。聚类就是将一组的文章或文本信息进行相似性的比较,将比较相似的文章或文本信息归为同一组的技术。分类和聚类都是将相似对象归类的过程。区别是,分类是事先定义好类别,类别数不变。分类器需要由人工标注的分类训练语料训练得到,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。分类适合类别或分类体系已经确定的场合,比如按照国图分类法分类图书;聚类则适合不存在分类体系、类别数不确定的场合,一般作为某些应用的前端,比如多文档文摘、搜索引擎结果后聚类(元搜索)等。
分类(classification
)是找出描述并区分数据类或概念的模型(或函数),以便能够使用模型预测类标记未知的对象类。分类技术在数据挖掘中是一项重要任务,目前商业上应用最多。分类的目的是学会一个分类函数或分类模型(也常常称作分类器),该模型能把数据库中的数据项映射到给定类别中的某一个类中。
要构造分类器,需要有一个训练样本数据集作为输入。训练集由一组数据库记录或元组构成,每个元组是一个由有关字段(又称属性或特征)值组成的特征向量,此外,训练样本还有一个类别标记。一个具体样本的形式可表示为:(v1,v2,...,vn;
c);其中vi表示字段值,c表示类别。分类器的构造方法有统计方法、机器学习方法、神经网络方法等等。
不同的分类器有不同的特点。有三种分类器评价或比较尺度:1)预测准确度;2)计算复杂度;3)模型描述的简洁度。预测准确度是用得最多的一种比较尺度,特别是对于预测型分类任务。计算复杂度依赖于具体的实现细节和硬件环境,在数据挖掘中,由于操作对象是巨量的数据,因此空间和时间的复杂度问题将是非常重要的一个环节。对于描述型的分类任务,模型描述越简洁越受欢迎。
另外要注意的是,分类的效果一般和数据的特点有关,有的数据噪声大,有的有空缺值,有的分布稀疏,有的字段或属性间相关性强,有的属性是离散的而有的是连续值或混合式的。目前普遍认为不存在某种方法能适合于各种特点的数据
聚类(clustering)是指根据“物以类聚”原理,将本身没有类别的样本聚集成不同的组,这样的一组数据对象的集合叫做簇,并且对每一个这样的簇进行描述的过程。它的目的是使得属于同一个簇的样本之间应该彼此相似,而不同簇的样本应该足够不相似。与分类规则不同,进行聚类前并不知道将要划分成几个组和什么样的组,也不知道根据哪些空间区分规则来定义组。其目的旨在发现空间实体的属性间的函数关系,挖掘的知识用以属性名为变量的数学方程来表示。聚类技术正在蓬勃发展,涉及范围包括数据挖掘、统计学、机器学习、空间数据库技术、生物学以及市场营销等领域,聚类分析已经成为数据挖掘研究领域中一个非常活跃的研究课题。常见的聚类算法包括:K-均值聚类算法、K-中心点聚类算法、CLARANS、BIRCH、CLIQUE、DBSCAN等。关键词:文本分类 文本聚类 数据挖掘 机器学习
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