人工智能里聚类的概念和特征,人工智能机器人和集群 问题疑问和研究建议

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本文目录一览：

• 1、数据分类和聚类有什么区别
• 2、人工智能一些术语总结
• 3、数据挖掘中分类、预测、聚类的定义和区别。

数据分类和聚类有什么区别

主要区别是，性质不同、目的不同、应用不同，具体如下：性质不同 数据分类 数据分类就是把具有某种共同属性或特征的数据归并在一起，通过其类别的属性或特征来对数据进行区别。

目标不同：分类的目标是将数据分为预定义的类别，而聚类的目标是将数据分为相似的群组。数据标签不同：分类需要有已知的标签或类别信息来进行训练和预测，而聚类不需要任何标签信息。

聚类算法中，待分析的数据同时处理，来一堆数据过来，同时给分成几小堆因此，数据分类算法和数据聚类算法的最大区别是时效性问题在已有数据模型的条件下，数据分类的效率往往比数据聚类的效率要高很多，因为一次只是一个。

分类和聚类的区别：定义不同、功能不同、是否有监督、数据处理的顺序不同、算法不一样。定义不同 分类是把某个对象划分到某个具体的已经定义的类别当中，而聚类是把一些对象按照具体特征组织到若干个类别里。

而聚类则主要用于非监督学习，是通过计算相似度来将数据分成不同的群组。例如，将不同消费者的购买记录分成不同的群组，可以帮助营销人员更好地定位目标市场和人群。

人工智能一些术语总结

1、作为正在积极学习向上的青年，我想总结一份笔记，此份笔记会记录众多AI领域的术语和概念，当然，学一部分记录一部分，并且可能会夹杂着自己的一些理解，由于能力有限，有问题希望大家多多赐教。

2、强化学习强化学习为一个代理（Agent）在一个环境里设计一系列动作（Actions）以获得最优的未来长期回报（Reward）。人工智能（ArtificialIntelligence），英文缩写为AI。

3、人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

4、人工智能定义1：人工智能是那些与人的思维、决策、问题求解和学习等有关活动的自动化（Bellman，1***8）。人工智能定义2：人工智能是一种使计算机能够思维，使机器具有智力的激动人心的新尝试（Haugeland，1985）。

数据挖掘中分类、预测、聚类的定义和区别。

1、主要区别是，性质不同、目的不同、应用不同，具体如下：性质不同 数据分类 数据分类就是把具有某种共同属性或特征的数据归并在一起，通过其类别的属性或特征来对数据进行区别。

2、聚类是指数据库中的数据可以划分为一系列有意义的子集，即类。在同一类别中，个体之间的距离较小，而不同类别上的个体之间的距离偏大。聚类分析通常称为“无监督学习”。

3、聚类是指事先没有“标签”而通过某种成团分析找出事物之间存在聚集性原因的过程。

4、分类和聚类都是对目标进行空间划分，划分的标准是类内差别最小而类间差别最大分类和聚类的区别在于分类事先知道类别数和各类的典型特征，而聚类则事先不知道参考资料苏新宁等著 数据挖掘理论与技术 科学技术文献出版。

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