2.2　聚类

俗话说，“物以类聚，人以群分”，在自然科学和社会科学中，都存在着大量的分类问题。所谓类，通俗地说，就是指相似元素的集合。

聚类分析起源于分类学，在古老的分类学中，人们主要依靠经验和专业知识来实现分类，很少利用数学工具进行定量分类。随着人类科学技术的发展，对分类的要求越来越高，以致有时仅凭经验和专业知识很难确切地进行分类，于是人们逐渐地把数学工具引用到了分类学中，形成了数值分类学，之后又将多元分析的技术引入到数值分类学形成了聚类分析。聚类分析内容非常丰富，有系统聚类法、有序样品聚类法、动态聚类法、模糊聚类法、图论聚类法、聚类预报法等。(https://www.daowen.com)

聚类与分类不同，在分类模型中，存在样本数据，这些数据的类标号是已知的，分类的目的是从训练样本集中提取出分类的规则，用于对其他未知实例对象进行类标识。在聚类中，预先不知道目标数据的有关类的信息，需要以某种度量为标准将所有的数据对象划分到各个簇中。所以，聚类分析又称为无监督学习。