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非监督聚类分析,聚类分析算法属于有监督

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监督分类比非监督分类好 。envi中监督分类和非监督分类有什么区别？数据挖掘中分类分析和聚类-2/的区别，个人认为，分类分析和聚类-2/，比如分类的内容分析 is 分析在这个样本中可以被分类的程度，根据这个分析重新分配数据，使得数据更容易被分析 ， 相关技术中存在多种判别 。

1、K-Means 聚类算法问题导入如果有这样的情况 ， 有一天你想去某个城市旅游 ， 这个城市有70个你想去的地方，现在你只有每个地方的地址 。这个地址列表很长，有70个位置 。一定要提前做好准备 。你应该把一些接近的地方放在一起组成一个小组，这样你就可以安排交通工具到达这些小组的“一个地址” ， 然后步行到每个小组中的地址 。那么，如何确定这些群体，如何确定这些群体的“一个地址”呢？

本文提供的k means聚类分析方法可以用来解决这类问题 。1.聚类思想所谓的聚类算法是指将一堆未标记的数据自动分成几类的方法，属于监督学习方法 。这种方法要保证同一类别的数据具有相似的特征，如下图所示:根据样本之间的距离或相似度，越相似越相似 。

2、机器学习非 监督机器学习算法有哪些 No 监督机器学习可以分为以下几类:(1)聚类:k-means聚类，spectrum 聚类，dbscan- 。-0/等 。(2)降维:PCA、tSNE、MDS等 。(3)其他:PageRank，SOM等 。可以在书中详述:统计学习的要素第14章 。非监督机器学习可以分为以下几类(1)聚类:聚类学习问题是指我们希望在数据中找到内在的分组，比如通过购买行为对客户进行分组 。

(2)相关性:相关性学习是指我们要发现数据各部分之间的关系和规律 。比如买X商品的顾客也喜欢买Y商品 。比如Apriori算法 。不是监督学习，这个算法没有目标/结果变量可以预测/估计 。这种算法将人群聚类划分为不同的群体，例如广泛用于将用户划分为不同的用户群体，以便对不同的用户群体进行特定的干预 。非监督学习的例子有:关联算法和K-means算法 。

3、无 监督学习分为 聚类与降维, 聚类与降维有什么差别?举例说明?【非监督聚类分析,聚类分析算法属于有监督】 。降维什么是降维？假设现在有n个对象a1，a2，an，每个对象都有多个属性x1 ， x2，xm 。当我们用一个矩阵来表示这些对象时，它就是一个An×m矩阵 。举个例子，假设我们有五只猫，每只猫都有不同的毛色、体型、身高、体重、年龄、性别等特征 。这里的猫是我们的对象；“猫”这个名字是这个物体的标签；毛色、体型、体重等特征就是我们所说的物体的属性 。

维度越多，信息量和数据量越大，占用的磁盘空间和内存也越多 。实际上我们在实践中有时候用不到那么多信息，所以需要降维 。降维是一种压缩维度并尽可能保留分布信息的尝试 。我们可以认为它是数据压缩或特征选择 。在现实生活中，当我们对样本做数据处理、图像处理等操作时，希望模型的精度比较高，或者泛化误差率小，那么就希望样本的采样密度足够大(密集采样) 。

4、实验十八遥感图像非 监督分类处理 1 。实验目的通过使用ENVI的两个遥感non-监督分类器IsoData non-监督分类命令和KMeans non-监督分类命令，深化了遥感non-监督分类原理和地质地质特征的分类原理 。二、实验内容①桂林TM遥感影像数据IsoData未监督分类；②桂林TM遥感影像数据的k均值分类；③IsoData non 监督分类和KMeans non 监督分类效果对比分析 。

5、envi中 监督分类和非 监督分类有什么区别?各是怎么定义的 监督分类是一种需要学习和训练的分类方法，如最大似然分类和人工神经网络分类，即需要事先收集每一类地物在遥感影像上的样本数据，然后通过学习和训练进行分类；非-监督的分类不需要人工采集地物的数据，而是由聚类自动分类，主要包括isodata、k-means等 。总的来说，监督的分类效果比非-监督好 。区别如下:监督supervised classification又称训练场法，是一种基于建立统计识别函数的技术，是典型的样本训练方法 。
6、数据挖掘中分类 分析和 聚类 分析的区别个人认为，分类分析和聚类 分析分别是分析这两种方法(分类和聚类) 。比如分类的内容分析 is 分析在这个样本中可以被分类的程度，根据这个分析重新分配数据，使得数据更容易被分析，相关技术中存在多种判别，聚类 分析指的是类似的方法，可以测量a 聚类方法 。愚见也是数据挖掘初学者，我觉得分类就是什么类型已知 。但是 ， 聚类有时候我们可以找到自己不熟悉的类别，根据数据的内部结构特征 ， 物以类聚 。这一类有时候我们并不知道，甚至在聚类之后我们也无法解释 。

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