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分类（Classification）与聚类（Clustering）在数据处理圈中算是出现频率较高的两类算法。但对不了解数据处理的人来说，当把二者放到一起时，很容易傻傻分不清楚。下面，美数菌在不涉及具体、复杂、高深的算法步骤和说明的前提下，来对两个算法进行一下浅显易懂、入门级的介绍和对比。文章源自略懂百科-http://wswcn.cn/100794.html
分类与聚类的本质区别文章源自略懂百科-http://wswcn.cn/100794.html
二者的本质区别是：对受众的标签类别是已知还是未知！文章源自略懂百科-http://wswcn.cn/100794.html
具体解释就是，分类对受众标签类别是已知的。即事先定义的类别，类别数量，甚至类别间的层级关系都是已知的。然后利用训练和学习完的模型把数据库中的未分类数据项，根据特征或属性映射到给定类别中的某一类中；而聚类则对受众标签类别是未知的。即没有事先预定的类别，类别数也不确定。只是根据物以类聚的原理，通过对算法判断规则的调整将具有相似特征的数据聚成一类。文章源自略懂百科-http://wswcn.cn/100794.html
分类与聚类的应用思路文章源自略懂百科-http://wswcn.cn/100794.html
可能从概念上理解分类与聚类的本质区别比较晦涩难懂。下面列举二者在互联网广告中的应用实例，从而来做进一步区分。其中，电商是同时利用这两种算法的典型领域。文章源自略懂百科-http://wswcn.cn/100794.html
分类算法应用思路文章源自略懂百科-http://wswcn.cn/100794.html
效果类广告投放的开始阶段我们称之为冷启动阶段。可能对大多数非 HERO 级别电商广告主而言，自身没有第一方数据或者数据量稀疏。这导致依靠历史数据积累才能发挥作用的算法无法派上用场。那么，在冷启动阶段如何进行广告投放？使用分类算法对广告平台预先分类出的人群做投放是明智之选。这里要强调：并不是说分类算法不需要数据积累，而是人群分类本身就是基于全局的、利用历史上受众行为得出的，已经完成了前期的数据积累、分析过程。文章源自略懂百科-http://wswcn.cn/100794.html
使用分类算法，就是借助强大的大数据技术，预先将广告平台人群数据按照标签属性做好分类，然后运营人员利用经验和对客户产品的深刻理解，可以从归类好的平台数据库中筛选出目标受众类来做定向投放。分类算法就相当于区分受众的工具，是电商广告主或投放平台搞清楚对谁投广告的过程。受众分类做得好、分得准，能大大缩短冷启动周期，减少预算浪费。文章源自略懂百科-http://wswcn.cn/100794.html
聚类算法应用思路文章源自略懂百科-http://wswcn.cn/100794.html
当投放开始后，随着运营人员根据实时的投放反馈数据及时优化调整投放策略，会积累越来越多的有效用户数据。这时候，聚类算法开始出场了。在电商领域，这里所说的有效用户数据，就是用户的电商行为数据，如商品浏览、点击、加入购物车、购买等行为数据。利用这些行为数据加上聚类算法的判断规则，协助电商广告主进行客户分群，即用不同划分标准将相似行为的用户聚到一起，比如分为：高价值用户、一般价值用户和潜在用户；或者是追求品质型用户、追求实用型用户、追求个性型用户等。然后进一步深入挖掘、刻画不同客户群的特征，从而为不同价值或不同喜好的客户群提供不同的营销推广方案和预算配比方案，将能最大化提升转化率和客单值。文章源自略懂百科-http://wswcn.cn/100794.html
聚类算法是电商广告主细分市场、细分消费者的有效工具；同时也可通过研究消费者行为，进一步高效化开拓新的潜在市场、挖掘潜在客户，最大化提高自身盈利水平。文章源自略懂百科-http://wswcn.cn/100794.html
说在最后文章源自略懂百科-http://wswcn.cn/100794.html
大数据的真正含义不在于大，而在于从海量的数据库中挖掘出隐含在其中的有用信息。而今天所讲的分类、聚类算法，就是把数据变得更有价值的两种常见数据挖掘算法。对于这两种算法，你不一定要会，但一定要懂！只有了解了二者的应用思路，才能通过大数据高度自动化地分析，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的价值信息，帮助企业调整自身市场策略、减少风险、理性面对市场，从而保持核心竞争力，立于不败之地！文章源自略懂百科-http://wswcn.cn/100794.html
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