什么是模式聚類？

本文主要解決了不依賴于樣本集的分類問題。;我不知道類別標簽。聚類其實就是分類的作用。聚類和分類的區別:分類是用知道類別標簽的樣本集訓練一個分類器，然后用這個分類器對其他類別未知的樣本進行分類。因為訓練分類器使用的是知道類別的樣本，屬于監督學習；聚類是一種完全不知道每個樣本所屬類別，直接按照一定的聚類度量標準進行聚類的無監督學習。聚類可以用于圖像處理、模式識別、客戶信息分析、金融分析、醫學等許多領域。模糊聚類的圖像分割就是一個非常典型的應用。

如何挖掘大數據概念股？

大數據概念股主要分為以下五個方面:

第一類是與海量數據存儲和處理相關的公司，包括天則信息、韜韜、美亞巴克、恒泰愛普、潛能恒信、同游科技等。

第二類是數據中心建設和運維相關的公司，包括榮之聯、天極科技、殷新科技等。

第三類是與視頻應用相關的公司，包括海康威視、大華股份、威創股份、華平股份，主營視頻監控業務。

第四類是與智能、人機交互概念相關的公司，如科大訊飛、用友軟件、東方國鑫等。

第五類是信息安全公司:偉世通、啟明星辰、藍盾等。