聚类分析和因子分析的区别
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发布时间：2022-04-25 01:09
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时间：2022-04-10 20:09
聚类分析是无监督分类，就是只有自变量（指标）数据，没有（表示类别的）因变量数据，就可以根据指标数据的距离或相似性进行归类，而且归为多少类也是不确定的，取决于数据本身和分类效果的度量指标。常见的聚类分析算法有层次聚类，K均值聚类，高斯混合聚类，还有基于密度的DBSCAN聚类。
判别分析是有监督分类，就是既有自变量（指标）数据，又有（表示类别的）因变量数据，根据已知类别的样本所提供的信息，总结出分类的规律性，并建立好判别公式和判别准则，这样有了新样本，就能据此判断其所属类别。除了通常的距离判别（相当于KNN），贝叶斯判别（朴素贝叶斯），Fisher判别，其它机器学习中的分类算法，比如决策树，支持向量机，神经网络等也都是判别分析算法。
