Авторизация
Забыли пароль? Введите ваш е-мейл адрес. Вы получите письмо на почту со ссылкой для восстановления пароля.
После регистрации вы можете задавать вопросы и отвечать на них, зарабатывая деньги. Ознакомьтесь с правилами, будем рады видеть вас в числе наших экспертов!
Вы можете войти или зарегистрироваться, чтобы добавить ответ и получить бонус.
Задача классификации отличается от задачи кластеризации следующими основными аспектами:
1. Цель: В задаче классификации основная цель заключается в присвоении каждому объекту из некоторого множества предопределенных классов или меток. В задаче кластеризации цель состоит в группировке объектов в кластеры на основе их сходства без предварительно заданных классов.
2. Обучение с учителем vs обучение без учителя: Задача классификации относится к обучению с учителем, где модель обучается на основе размеченных данных (входные данные с указанными метками классов). В задаче кластеризации используется обучение без учителя, где модель самостоятельно находит скрытые структуры и сходства в данных.
3. Результат: В задаче классификации результатом является прогноз или предсказание метки класса для новых, неизвестных данных. В задаче кластеризации результатом является группировка объектов в кластеры, где каждый кластер содержит похожие объекты.
4. Объекты: В задаче классификации объекты разделяются на заранее определенные классы. В задаче кластеризации объекты группируются на основе их сходства, без учета заранее известных классов.
5. Метрики: В задаче классификации используются метрики, такие как точность, полнота, F-мера и др., для оценки качества классификационной модели. В задаче кластеризации используются метрики, такие как индекс силуэта или индекс Данна, для оценки качества кластеризации.
6. Обучение: В задаче классификации требуется обучение модели на размеченных данных с известными метками классов. В задаче кластеризации модель обучается на основе неразмеченных данных, используя методы, такие как иерархическая кластеризация, k-средних и др.
Классификация и кластеризация — это два разных подхода к анализу данных, и каждый из них имеет свои особенности и применение в различных ситуациях.
Напишите, почему вы считаете данный ответ недопустимым: