В чем разница между методами кластеризации и кластерным анализом в Data Mining?

Возможно, имелись в виду различия между задачами классификации и кластеризации в контексте Data Mining. intuit.ru {8-host}

Классификация относится к стратегии «обучение с учителем». intuit.ru {8-host} Для её решения обучающая выборка должна содержать значения как входных переменных, так и выходных (целевых) переменных. intuit.ru

Кластеризация, в свою очередь, относится к стратегии «обучение без учителя». intuit.ru {8-host} То есть не требует наличия значения целевых переменных в обучающей выборке. intuit.ru Кластеризация предназначена для разбиения совокупности объектов на однородные группы (кластеры или классы). {8-host}

Некоторые методы кластеризации: метод разбиения, иерархический метод, метод на основе плотности, сеточный метод и другие. post.nghiatu.com

Кластерный анализ в Data Mining предполагает формирование групп (кластеров) без заранее определённых меток. www.upgrad.com Он использует сходства между точками данных, чтобы выделить взаимосвязи, которые трудно увидеть в загромождённом наборе данных. www.upgrad.com

Таким образом, основное отличие в том, что классификация работает с определёнными метками классов, а кластеризация призвана сгенерировать эти метки, анализируя объекты, у которых они неизвестны. {9-host}