Вивчайте Кластеризація проти Класифікації

Кластеризація та класифікація — це різні методи машинного навчання з окремими цілями.

Класифікація полягає у розподілі на відомі категорії (як сортування пошти у вже підписані коробки). Кластеризація, навпаки, спрямована на виявлення категорій (як знаходження груп у несортованій пошті).

Класифікація зазвичай використовується для виявлення спаму або розпізнавання зображень, де категорії визначені заздалегідь. Натомість кластеризація застосовується у випадках, як-от сегментація клієнтів чи виявлення тем у колекції документів, де мета — знайти приховані закономірності або групи.

Коротко кажучи, класифікація — це прогнозування відомих категорій, а кластеризація допомагає знаходити невідомі групи. Вибір між цими підходами залежить від характеру ваших даних і завдання, яке потрібно вирішити.

Що з наведеного найкраще підкреслює різницю між класифікацією та кластеризацією?

Select the correct answer

Класифікація прогнозує невідомі групи; кластеризація призначає дані до визначених міток.

Класифікація використовує розмічені дані для прогнозування категорій, тоді як кластеризація знаходить структуру у нерозмічених даних.

І класифікація, і кластеризація потребують розмічених навчальних даних.

Кластеризація використовується лише для розпізнавання зображень, а класифікація — для сегментації клієнтів.

Все було зрозуміло?

Дякуємо за ваш відгук!

Секція 1. Розділ 2

Запитати АІ

Запитайте про що завгодно або спробуйте одне із запропонованих запитань, щоб почати наш чат

Suggested prompts:

Can you give more real-world examples of clustering and classification?

What are some popular algorithms used for clustering and classification?

How do I decide whether to use clustering or classification for my data?

Свайпніть щоб показати меню