Untargeted Classification（无目标分类）
一、定义
无目标分类是机器学习分类任务中的一种模式，与有目标分类相对应。在无目标分类中，分类器的目标仅仅是将输入数据划分到已有的类别当中，但并不特定指向某一个具体的期望类别，只要能正确区分出不同类别即可。也就是说，重点在于识别出输入样本所属的类别，而不要求将其归类到某个预先设定好的特定目标类别里。
二、示例及应用场景
（一）图像识别领域
- 动物识别示例 在一个简单的动物图像识别系统中，训练数据包含了猫、狗、兔子等多种动物的图片，并且分别进行了类别标注。当使用这个系统进行无目标分类时，对于输入的一张动物图像，分类器只需判断它是猫、狗还是兔子等其中之一就可以了，比如输入一张图像，模型判断它属于狗这个类别，而不需要像在有目标分类中那样，要将它特定地分类到某一个更细致的目标（例如将狗分类到某一特定品种的狗）中去。
- 实际应用情况 在自然保护区的监控摄像头图像分析中，无目标分类可以用来快速区分出画面中出现的是哪种野生动物，以便工作人员了解保护区内动物的大致分布情况。例如，通过分析摄像头捕捉的大量图像，系统可以统计出不同时间段内出现的动物种类，为保护区的生态研究和管理提供基础数据，而不需要进一步细分到每个动物的更具体特征或品种等情况。
（二）文本分类领域
- 新闻文章分类示例 假设存在一个文本分类系统，其训练集涵盖了体育、娱乐、科技、财经等多个领域的新闻文章，并已做好相应类别标注。在无目标分类应用场景下，当输入一篇新的新闻文章时，分类器的任务就是确定这篇文章属于体育、娱乐、科技还是财经等类别中的哪一个，比如判断文章是关于科技领域的新进展，而不是要求去判断它具体属于科技领域内的哪一个细分方向（像人工智能、新能源等更具体的目标类别）。
- 实际应用情况 在媒体行业，新闻机构可以利用无目标分类对海量的稿件进行快速分类整理，方便后续的编辑排版、内容推荐等流程。例如，每天收到大量不同来源的新闻稿件后，先通过无目标分类将稿件分到不同的大类别中，编辑们就能更有针对性地对不同类型的稿件进行处理，提高整体的工作效率。
（三）医学诊断辅助领域
- 疾病诊断示例 在一个基于机器学习的医学诊断辅助系统中，训练数据包含了多种常见疾病的病例信息以及对应的诊断结果作为类别标注（如感冒、肺炎、胃炎等疾病类别）。当医生输入一位患者的症状描述、检验报告等相关数据时，无目标分类系统会判断该患者可能患有哪种疾病，比如判断患者可能患有肺炎，而不是去确定它是某一特定亚型的肺炎（有更具体目标指向的分类情况）。
- 实际应用情况 基层医疗单位可以借助这样的无目标分类系统对前来就诊患者的病情进行初步判断，帮助医生快速缩小诊断范围，确定后续需要进一步检查的方向，提高诊断效率，尤其是在面对一些症状相似的疾病时，能够先做出大致的类别区分，避免遗漏重要的诊断线索。
三、与有目标分类的区别
（一）任务目标差异
- 无目标分类 重点在于把输入样本区分到不同的已有类别中，关注的是对各类别边界的把握和整体的分类准确性，例如在手写数字识别任务里，只要能准确判断输入的手写数字图像对应的是0 - 9中的哪一个数字就行。
- 有目标分类 不仅要完成基本的分类，还需要将样本准确归到某个特定设定的目标类别中。比如在识别手写数字用于验证码匹配时，可能要求准确将手写数字分类到特定的某个数字（如必须判断为数字“5”）才算完成任务，往往有更严格、更具体的分类指向要求。
（二）评价指标侧重点不同
- 无目标分类 常用的评价指标如准确率（分类正确的样本数占总样本数的比例）、宏平均精确率、宏平均召回率等，主要从整体上衡量模型对不同类别区分的能力和整体分类效果。例如，在一个多类别图像分类任务中，通过计算准确率来查看模型对各个动物类别分类的总体正确程度。
- 有目标分类 除了上述通用的分类评价指标外，可能更侧重于特定目标类别下的相关指标，比如对于某个特定目标类别的精确率（在预测为该目标类别的样本中真正属于该类别的比例）、召回率（该目标类别实际样本中被正确预测出来的比例）等。例如，在一个垃圾邮件过滤任务中，如果将判断一封邮件是否为特定来源的垃圾邮件作为有目标分类任务，就会重点关注针对该目标类别垃圾邮件的精确率和召回率等指标，看能否精准地把这类邮件筛选出来。
（三）应用场景需求差异
- 无目标分类 适用于需要对事物进行大致分类，快速了解所属类别范畴的场景，更多地是起到一个初步筛选、归类的作用，为后续进一步分析或者人工处理提供一个大的分类框架，像前面提到的新闻稿件分类、自然保护区动物图像分类等情况。
- 有目标分类 常用于那些有明确指向要求，需要精准匹配到特定类别，并且后续行动会基于这个特定类别判断来开展的场景。比如在身份验证中，通过人脸识别进行有目标分类，要准确判断是否是特定的某个人才能允许进入系统；或者在精准医疗中，要将疾病精准分类到具体的亚型才能制定出最有效的治疗方案。
四、无目标分类的优缺点
（一）优点
- 通用性和灵活性较强 由于不局限于特定的目标类别，无目标分类可以适用于多种宽泛的分类场景，对不同类型的数据和任务都能有较好的适应性。例如，一个基于机器学习的通用物体识别模型采用无目标分类方式，可以识别各种各样的常见物体，而不需要针对每一种可能的具体目标物体去单独优化和训练，方便快速应用到不同的实际场景中。
- 训练和模型构建相对简单 相较于有目标分类，尤其是当目标类别非常细化、复杂时，无目标分类在训练数据准备和模型训练过程中通常要求相对没那么高。不需要去收集大量针对特定目标类别的精准标注数据，模型训练时也不需要过度聚焦于特定类别特征的精确提取，从而能在一定程度上降低训练成本和难度，更容易快速搭建起一个可用的分类模型。
（二）缺点
- 分类精细度不足 无目标分类只能给出比较宽泛的类别判断，对于一些需要更精确分类结果的场景就无法满足需求。例如，在文物鉴定中，如果只是简单地将文物进行无目标分类为陶瓷、书画等大类别，对于专业的研究和价值评估来说远远不够，还需要进一步明确具体的朝代、作者等更细致的有目标分类信息。
- 在复杂任务中准确性受限 在面对类别之间界限模糊、特征相似程度高的复杂分类任务时，无目标分类可能由于缺乏对特定目标特征的深入挖掘，导致分类准确性不如有目标分类。比如在区分一些同属蔷薇科但外观很相似的花卉品种时，仅靠无目标分类可能会出现较多误分类的情况，而有目标分类可以通过针对性地提取更细致的品种特征来提高准确性。