聚类与分类有什么区别

聚类与分类的区别有:1、目的不同;2、监督性;3、结果性质;4、应用场景;5、算法复杂性;6、结果解释。其中,目的不同是指聚类旨在将无标签的数据分组,而分类则是基于已知的标签进行预测。

聚类与分类有什么区别

1、目的不同

聚类:旨在将数据根据相似性进行分组,不需要事先知道每个组的具体定义或标签。

分类:是基于已知的标签将数据划分到预定义的类别中。

2、监督性

聚类:是一种无监督学习方法,不需要事先的标签信息。

分类:是一种监督学习方法,需要一个已标签的训练数据集。

3、结果性质

聚类:结果是数据的分组或段落,没有明确的标签。

分类:结果为预先定义的标签或类别。

4、应用场景

聚类:常用于市场细分、社交网络分析、文档归档等。

分类:常用于垃圾邮件检测、图像识别、疾病预测等。

5、算法复杂性

聚类:常用算法有K-means、层次聚类、DBSCAN等。

分类:常用算法有决策树、神经网络、支持向量机等。

6、结果解释

聚类:由于没有预设的标签,聚类的结果需要进一步的解释和分析。

分类:由于是基于已知标签,分类的结果通常更容易解释。


延伸阅读:

聚类的概念

聚类是数据挖掘中的一种技术,通过测量数据之间的相似性将其分为多个组或类,这些组内的数据相似度较高,而与其他组的相似度较低。

分类的概念

分类是利用已有的数据集对新的数据进行预测其类别的过程,通常需要一个已标记的训练数据集进行模型的训练。

文章标题:聚类与分类有什么区别,发布者:Flawy,转载请注明出处:https://worktile.com/kb/p/62885

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