【聚类】的知识问答 - tl80互动问答网

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聚类(clustering)和分类(classification)的区别

聚类和分类技术被用于机器学习、信息检索、图像调查和相关任务中。...

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聚类是一种机器学习技术，用于分析数据并将相似的数据分组。这些组或一组相似的数据称为簇。聚类分析着眼于能够自动识别聚类的聚类算法。分层和分区是两类这样的聚类算法。分层聚类算法将数据分解成一个簇的层次结构。分区算法将数据集划分为相互不相交的分区。...

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聚类与分类的关键区别在于，聚类是一种基于特征对相似实例进行分组的无监督学习技术，而分类是一种基于特征为实例分配预定义标签的监督学习技术。...

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有监督学习和无监督学习是机器学习的两个核心概念。监督学习是一种机器学习任务，学习基于示例输入输出对将输入映射到输出的函数。无监督学习是从未标记的数据中推断出一个描述隐藏结构的函数的机器学习任务。有监督和无监督机器学习的关键区别在于，有监督学习使用带标签的数据，而无监督学习使用未标记的数据。...