时间：2025-04-11 04:00:15
聚类分析与回归分析的区别
聚类分析和回归分析的主要区别在于它们的目标和方法：
1. 目标：聚类分析是一种无监督学习任务，其目标是将数据集中的对象分组为相似的类簇，使得同一类簇内的对象相似度较高，而不同类簇之间的对象相似度较低。而回归分析是一种监督学习任务，其目标是根据输入数据来预测连续数值输出，通常用于建立输入和输出之间的函数关系。
2. 方法：聚类分析不需要事先标记的类别信息，而是通过发现数据集中的内在结构来进行分类。常见的聚类算法包括K均值聚类、层次聚类、DBSCAN等。而回归分析需要有标记的训练数据，通过学习这些数据来建立输入和输出之间的函数关系。常见的回归算法包括线性回归、决策树回归、神经网络回归等。
总之，聚类分析主要用于发现数据集中的内在结构，而回归分析主要用于建立输入和输出之间的函数关系。
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