什么是模式聚类？
本文主要解决了不依赖于样本集的分类问题。;我不知道类别标签。聚类其实就是分类的作用。聚类和分类的区别:分类是用知道类别标签的样本集训练一个分类器，然后用这个分类器对其他类别未知的样本进行分类。因为训练分类器使用的是知道类别的样本，属于监督学习；聚类是一种完全不知道每个样本所属类别，直接按照一定的聚类度量标准进行聚类的无监督学习。聚类可以用于图像处理、模式识别、客户信息分析、金融分析、医学等许多领域。模糊聚类的图像分割就是一个非常典型的应用。
如何挖掘大数据概念股？
大数据概念股主要分为以下五个方面:
第一类是与海量数据存储和处理相关的公司，包括天则信息、韬韬、美亚巴克、恒泰爱普、潜能恒信、同游科技等。
第二类是数据中心建设和运维相关的公司，包括荣之联、天极科技、殷新科技等。
第三类是与视频应用相关的公司，包括海康威视、大华股份、威创股份、华平股份，主营视频监控业务。
第四类是与智能、人机交互概念相关的公司，如科大讯飞、用友软件、东方国鑫等。
第五类是信息安全公司:伟世通、启明星辰、蓝盾等。