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分类Classification & 聚类Clustering

时间:2017-10-10 01:19:16      阅读:166      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:问题   如何   特征   class   cat   learning   聚类算法   cluster   ati   

  1. 分类和聚类的区别

  Classification(分类),根据文本的特征或属性,划分到已有的类别中。即分类器classifier已被告知有哪些类别。分类器通过对已知分类的数据进行学习,找到这些不同类的特征,再对未分类的数据进行分类。这种提供训练数据的过程属于监督学习supervised learning。

  Clustering(聚类),聚类问题不清楚数据有几个分类,只是把相似的数据分到一组。因此一个聚类算法通常只需要知道如何计算相似度即可,不需要使用训练数据进行学习,是无监督学习unsupervised learning。

2. 待续

 

 

分类Classification & 聚类Clustering

标签:问题   如何   特征   class   cat   learning   聚类算法   cluster   ati   

原文地址:http://www.cnblogs.com/tgsAlex/p/7643553.html

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