1. 类别是否预先定义：分类算法事先定义好类别，而聚类算法没有事先预定的类别。分类算法将对象划分到已...
而聚类算法的结果是将数据分成不同的簇，这些簇的边界和数量通常是模糊的，不同的聚类算法可能会得到不...
最主要的区别在于,聚类算法是一种无监督学习的方法,它不需要预先知道样本的类别信息;而分类算法是一种监督学习的方法,它需要已有的类别信息来进行学习和建模。此外,聚类算法的结果是将样本划分为若干个不同的类别,而这些类别的含义是未知的;而分类算法的结果是对新样本进行分类,而这个分类结果是有明确含义的。 总结...
虽然它们都是用来对数据进行分类和分组,但是它们的原理和应用场景却有着明显的区别。在本文中,将会讨论聚类算法与分类算法的区别与联系。 聚类算法是一种无监督学习方法,它的目标是将数据集中的样本划分为若干个类别,使得同一类别内的样本相似度较高,不同类别之间的样本相似度较低。聚类算法并不需要事先知道样本的...
一、区别点 K-NN 是监督机器学习,而 K-means 是无监督机器学习。监督:已知结果,无监督:不知道结果。 K-NN 是一种分类或回归机器学习算法,而K-means是一种聚类机器学习算法。 K-NN 是惰性学习者,而 K-Means 是渴望学习者,不需要训练。急切的学习者有一个模型拟合,这意味着一个训练步骤,但一个懒惰的学习...
与分类不同,无监督学习不依赖预先定义的类或带类标记的训练实例,需要由聚类学习算法自动确定标记,而分类学习的实例或数据样本有类别标记。
⻋主在⾃⼰检查机油状况时,要注意:先要将机油尺拔出,然后擦⼲净,再将机油尺插⼊,再拔出:观察机油液⾯⾼低是否在上限与下限之间,若不⾜,请尽快⾄特约维修站加注。( ) A. 正确 B. 错误 查看完整题目与答案 落在集⽔槽中(发动机舱盖下⾯,前⻛挡玻璃前)的落叶、花朵、污...
KNN与K-means区别在于KNN是分类算法、监督学习,K-means是聚类算法、无监督学习。 A、 正确 B、 错误 该题目是判断题,请记得只要1个答案!正确答案 点击免费查看答案 试题上传试题纠错猜您对下面的试题感兴趣:点击查看更多与本题相关的试题下述关于回归和分类算法的说法,正确的选项包括哪些? A、 都是无监督算...
网点分类分级指导意见中综合网点评定标准网点人数原则上12人(含)以上。 A. 正确 B. 错误 查看完整题目与答案 材料在弯曲过程中、 应力的分布情况说法错误的是: ()。 A. 整个断面都有应力, 且每处的应力是一样的。 B. 整个断面都有应力, 外层受拉伸, 内层受挤压, 没有一个不受压又不受 拉的中层存...
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。...