1. 目标不同：2. 方法不同：3. 应用场景不同：分类算法与聚类算法是机器学习中两种不同的任务，它们...
分类算法是有监督的，意味着它需要预先标记好的数据来训练；而聚类算法是无监督的，不依赖于标签数据。...
聚类是未知结果会有多少类的，即可能聚成10个类也可能聚成100个类，只是根据某些相似性条件把数据聚合在一起，当然也有让用户自定义类数目的聚类算法，但这个数目也不好定的。分类是已知一共有多少类，并明确知道该类的特点，然后把未知的按一定规则分到某一个类中 聚类聚类的数据集要比较多，这样才...
聚类算法和分类算法都是机器学习中的一类算法,用于对数据进行分组。但两者有以下主要区别: 聚类是无监督学习,不需要训练集;分类是有监督学习,需要训练集。 聚类的目标是按照数据之间的相似度将数据分为不同的簇,相同簇中的数据趋于相似;分类的目标是根据训练集对新数据进行正确的类别划分。 聚类得到的结构可以用于发...
监督和无监督的区别
聚类和分类的区别:聚类是无监督学习,目的减小组内相似性、增加组间差异性;分类是有监督学习,通过训练集获得分类器,并用于预测。 4.给了一张回归图,因变量log2(当周营业额/第一周营业额),自变量时间跨度,同时还有残差图,需要你求出年均增长率和可能的行业。
16:xgb的分类树也是用残差吗,不是的话是什么?17:请你说说对于聚类算法的了解?18:讲讲数据倾斜怎么处理?19:请你说说SVM的优缺点?20:LR和SVM的联系与区别?21:请你说说RNN的原理?22:xgb的boosting如何体现,有什么特殊含义?23:过拟合有哪些,你会从哪方面调节?32:用过哪些神经网络?如何调参?33:用过哪些神经...
5.应用场景：分类算法常用于预测性分析和使用，例如垃圾邮件检测、图像识别、疾病预测等。而聚类算法常用...