聚类 and分类:分类就是用知道类别标签的样本集训练一个分类器，然后用这个分类器对其他未知类别的样本进行分类 。因为训练分类器使用的是知道类别的样本，属于监督学习；聚类完全不知道每个样本的类别，直接按照一定的聚类度量标准进行 ， 所以属于无监督学习，聚类 分析主要解决什么样的实际问题？取分析的变量，得到分析的结果 。
1、人工智能之模式 识别|北京理工大学|Mooc|笔记|更新中 / -1/的基础是认知认知:获取事物的特征、概念抽象识别识别:根据事物的特征确定某一具体事物是否是该事物的概念分类模式:一类事物的共同特征识别:事物的概念分类模式识别:根据事物的特征、特征相似度、类特征空间、向量空间集合空间、以及有两种模式:监督学习和非监督学习 。对于每一类，给出一些样本，形成带有类别标签的训练样本集 。分类器passs分析每个样本寻找属于同一类别的样本的共同特征，从集中训练到具体的分类决策规则 。监督学习分类器学习到的每个类别样本的特征就是关于某个类别概念的知识学习过程，即认知过程 。如何获取样品标签？
【聚类分析 类边界识别,人脸识别聚类分析】
2、python答辩对项目的理解 聚类特征怎么说What聚类分析聚类分析or聚类是对一组对象进行分组，使同一组(称为/)的任务 ， 是探索性数据挖掘的主要任务，也是统计数据的常用技术分析 。在很多领域都有应用，包括机器学习、模式识别、图像分析、信息检索、生物信息学、数据压缩和计算机图形学 。聚类 分析本身并不是具体的算法，而是要解决的一般任务 。
流行的聚类概念包括聚类成员之间距离小的组、数据空间的密集区域、间隔或特定的统计分布 。因此，聚类可以表述为一个多目标优化问题 。使用适当的聚类算法和参数设置(包括诸如距离函数的参数),并且密度阈值或聚类的预期数量取决于各个数据集和结果的预期用途 。这样的聚类 分析不是一个自动任务，而是一个迭代过程 ， 涉及试错知识发现或交互式多目标优化 。
3、图像分类处理原理1 。图像分类处理的基础是mode 识别的过程，即通过各种地物的遥感图像特征选择特征参数分析将特征空间划分为互不重叠的子空间并将图像中的每个像素划分为各个子空间区域 ， 从而实现分类 。这里的特征参数是指能够反映地物特征并可用于遥感影像分类的变量，如多波段影像的各个波段、多波段影像的算术/逻辑运算结果、影像变换/增强结果、影像空间结构特征等 。特征空间是指由特征变量组成的多维空间 。
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