[クラスタリング]の知識問答-tl80対話型Q＆Aサイト

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かいそうてきとぶんかつクラスタリングの違い

クラスタリングは、データを分析し、類似したデータをグループ化するための機械学習技術である。このような類似したデータのグループや集合をクラスターと呼ぶ。クラスタリング分析では、自動的にクラスタを特定することができるクラスタリングアルゴリズムに注目します。このようなクラスタリングアルゴリズムには、階層型と分割型がある。階層型クラスタリングアルゴリズムは、データをクラスタの階層に分解する。パーティショニングアルゴリズムは、データセットを互いに交差しないパーティションに分割する...

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匿名者發佈於 2020-11-06 13:29

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クラスタリングと分類の違い

クラスタリングと分類の大きな違いは、クラスタリングが特徴量に基づいて類似のインスタンスをグループ化する教師なし学習技術であるのに対し、分類は特徴量に基づいてインスタンスにあらかじめ定義されたラベルを割り当てる教師あり学習技術であること...である。

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匿名者發佈於 2020-10-28 16:16

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監視下と教師なし機械学習の違い

教師あり学習と教師なし学習は、機械学習の中核をなす概念である。教師あり学習は、入力と出力の組の例に基づいて、入力と出力を対応付ける関数を学習する機械学習タスクである。教師なし学習とは、ラベルのないデータから隠れた構造を記述する関数を推論する機械学習のことである。教師あり学習と教師なし学習の大きな違いは、教師あり学習がラベル付けされたデータを用いるのに対し、教師なし学習はラベル付けされていないデータを用いることである...

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匿名者發佈於 2020-10-19 03:49

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