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原文出处：拓端数据部落公众号

分类是把某个对象划分到某个具体的曾经定义的类别当中，而聚类是把一些对象依照具体特色组织到若干个类别里。尽管都是把某个对象划分到某个类别中，然而分类的类别是曾经预约义的，而聚类操作时，某个对象所属的类别却不是预约义的。所以，对象所属类别是否为当时，是二者的最根本区别。而这个区别，仅仅是从算法实现流程来看的。

本文帮忙客户对数据进行聚类和分类，须要失去的后果是，聚类的二维效果图，聚类个数，聚类中心点值。 用聚类失去的后果贝叶斯建模后去预测分类。须要失去贝叶斯的模型精度，分类预测后果。

K-Means聚类成3个类别

聚类算法(clustering analysis)是指将一堆没有标签的数据主动划分成几类的办法，属于无监督学习办法。
K-means算法，也被称为K-均匀或K-均值，是一种宽泛应用的聚类算法，或者成为其余聚类算法的根底，它是基于点与点间隔的类似度来计算最佳类别归属。几个相干概念：

K值：要失去的簇的个数；

质心：每个簇的均值向量，即向量各维取均匀即可；

间隔量度：罕用欧几里得间隔和余弦类似度(先标准化)；

kmeans(data, 3)

聚类核心

聚类绘图

lusplot(data, fit$cluster

将数据应用kmean算法分成3个类别后能够看到 每个类别之间散布呈不同的簇，交加较少 ，因而 能够认为失去的聚类后果较好。

计算贝叶斯训练模型

奢侈贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特色条件独立假如的分类办法 。

和决策树模型相比，奢侈贝叶斯分类器(Naive Bayes Classifier 或 NBC)发祥于古典数学实践，有着松软的数学根底，以及稳固的分类效率。同时，NBC模型所需预计的参数很少，对缺失数据不太敏感，算法也比较简单。

奢侈贝叶斯算法（Naive Bayesian algorithm) 是利用最为宽泛的分类算法之一。

也就是说没有哪个属性变量对于决策后果来说占有着较大的比重，也没有哪个属性变量对于决策后果占有着较小的比重。

尽管这个简化形式在肯定水平上升高了贝叶斯分类算法的分类成果，然而在理论的利用场景中，极大地简化了贝叶斯办法的复杂性。

head(train)

建设贝叶斯模型

naiveBayes(as.factor(clus

贝叶斯的模型精度

tab=table(preds,train[,ncol(train)])#分类混同矩阵  tab

进行预测

predict(m, datapred,type="clas

预测分类

preds

K-Means聚成两个类别

fit <- kmeans(dat

聚类核心

fit$centers

usplot(data, fit

将数据应用kmean算法分成2个类别后能够看到每个类别之间散布呈不同的簇，交加较少 ，因而能够认为失去的聚类后果较好。

建设贝叶斯模型

naiveBayes(as.factor(clu

贝叶斯的模型精度

table(preds,train[,n

进行预测

predict(m, datapred,type="cla

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