在当今世界,机器学习是非常重要的,因为人工智能被视为它的一个组成部分。机器学习就是利用数据来研究计算机算法。他们收集数据,也被称为“训练数据”来预测它将如何执行任务。机器学习被广泛应用于医学、邮件过滤等领域,聚类和分类采用统计方法来收集数据,特别是在机器学习领域。
聚类与分类的区别在于,聚类将对象或数据组织在聚类中,这些对象或数据可能具有相似性,但两个不同聚类的对象却会不同。聚类的目的是将整个数据划分为不同的聚类。然而,分类是一个过程,在这个过程中,对象是按照类来组织的,规则是预先确定的。
聚类在机器学习中也称为聚类分析。它是这样一个过程,在这个过程中,一个对象被分组,使得集群中的对象具有相似的属性,但是当与另一个集群相比时,它与另一个集群非常不同。聚类技术用于图像分析、数据压缩、信息检索、模式识别、生物信息学、计算机图形学和机器学习等过程中的统计和探索性数据分析。
分类在机器学习中也称为统计分类。这是一个过程,在这个过程中,物体被分类并放入一组分类的隔间。分类是在可量化的观测数据上进行的。合并分类的算法称为分类器。分类过程分为两个阶段:学习阶段和分类阶段。
比较参数 | 聚类 | 分类 |
定义 | 聚类是一种技术,其中一个组中的对象具有相似性 | 分类是一个过程,在这个过程中,观察被分类为计算机程序的输入。 |
数据 | 聚类不需要训练数据。 | 分类需要训练数据。 |
阶段 | 它包括单阶段,即分组。 | 它包括两个步骤:训练数据和测试。 |
贴标签 | 它处理未标记的数据。 | 它在处理过程中处理标记和未标记的数据。 |
目标 | 它的主要目标是揭开隐藏的模式以及狭隘的关系。 | 它的目标是定义对象所属的组。 |
聚类是机器学习的一部分,它将数据分组成具有高度相似性的聚类,但不同的聚类可能不同。它是无监督学习的方法,非常常用于统计数据分析。有不同类型的聚类算法,如K-means、DBSCAN、Fuzzy C-means、层次聚类和Gaussian(EM)。
聚类不需要训练数据。与分类相比,聚类不那么复杂,因为它只包含数据的分组。它并不像分类那样给每一个群体都贴上标签。它有一个称为分组的单步过程。聚类可以表述为一个多目标优化问题,它关注多个问题。
聚类最早是由Driver和Kroeber于1932年在人类学领域创立的,后来被不同的人引入各个领域。卡特尔于1943年在人格心理学的特质理论分类中采用了流行的聚类方法,大致可分为硬聚类和软聚类。它有不同的应用,如客户隔离、社交网络分析、检测动态数据趋势和云计算环境。
分类基本上用于模式识别,输出值被赋予输入值,就像聚类一样。分类是一种用于数据挖掘的技术,但也用于机器学习。在机器学习中,输出起着重要的作用,因此需要进行分类和回归。与聚类不同,这两种算法都是有监督的学习算法。
当输出具有离散值时,则将其视为一个分类问题。分类算法有助于在输入时预测给定数据的输出。可以有各种类型的分类,如二进制分类,多类分类等。不同类型的分类还包括神经网络,线性分类器:Logistic回归,朴素贝叶斯分类器:随机林,决策树,最近邻,增强树。
聚类和分类都是机器学习领域中常用的统计数据分析方法。两者在管理算法方面都很重要。两者都具有将数据划分为多个集合的相同功能,一个划分为簇,另一个划分为类别。在数字世界和人工智能时代,两者都非常重要。
两者都是数据和开发的巨大耦合所必需的。
聚类和分类还有助于通过收集数据的过程解决全球问题,如贫穷、犯罪和疾病。聚类没有精确的定义,很难正确定义,也很难评估。而分类是“分类器”,并通过共同的指标进行评估。
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