数据 挖掘分类、预测和-0的定义和区别 。分类是在数据库中找出一组数据对象的共同特征并按照分类模式将其划分到不同的类中，目的是通过分类模型将数据库中的数据 item映射到给定的类别中，聚类 分析是探索性的分析，在分类的过程中，人们不必事先给出一个分类标准，聚类 分析我们可以借鉴样本分析 。
【中医数据挖掘的聚类分析,数据挖掘技术对聚类分析有哪些要求】
1、 聚类 分析(clusteranalysis我们来看看这里聚类 分析 。比较流行的方法有聚类和K-means 聚类，属于split 聚类方法 。KMeans算法的思想很简单 。对于给定的样本集，根据样本之间的距离将其划分为k个聚类 。让簇内的点尽可能的紧密连接，让簇间的距离尽可能的大 。目标是最小化Esum(x\miu_i)，其中\miu_i是每个聚类的平均值 。直接求上述公式的最小值并不容易，这是一个NP难问题，所以采用了启发式迭代法KMeans 。
上图A是初始的数据集，假设k3 。在图B中，我们随机选取三个K类别对应的类别质心，即图中的红绿和草绿质心，然后分别求出样本中所有点到这三个质心的距离 ， 将每个样本的类别标记为与样本距离最小的类别，如图c所示，计算样本与红绿和草绿质心的距离后 ， 第一次迭代后得到所有样本点的类别 。此时，我们找到我们当前点的新质心 ， 分别标记为红色、绿色和草绿色，重复这个过程，将所有点的类别标记为最近质心的类别，找到新质心 。
2、什么叫层次 聚类 分析A hierarchical聚类method将数据 objects组合成聚类的树 。层次化聚类方法根据层次分解是否自下而上形成，可进一步分为聚集式和分层次式聚类式 。(1)聚集的层次聚类:这种自底向上的策略首先将每个对象作为一个单独的簇，然后将这些原子簇合并成越来越大的簇 ， 直到所有对象都在一个簇中或者达到某个终止条件 。
然后逐渐细分为越来越小的簇，直到每个对象都在单独的簇中，或者达到终止条件，例如达到期望的簇数 ， 并且两个簇之间的距离超过某个阈值 。例2图2-3描述了a 数据 set {a，
3、什么是 聚类 分析?百度百科有更详细的回答，可以参考一下 。一般来说，数据 挖掘算法分为有监督学习和无监督学习两种方式 。聚类是典型的无监督学习方法，一般用于自动分类 。将物理或抽象对象的集合分组为由相似对象组成的类的过程称为聚类 。聚类生成的簇是数据对象的集合，与同一簇中的那批对象相似，但与其他簇中的对象不同 。聚类 分析已经广泛应用于许多领域，包括模式识别、数据 分析、图像处理和市场研究 。
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