分类和聚类之间的区别
在这篇文章中，我们将了解分类和聚类之间的区别。
分类
它与监督学习一起使用。
这是一个基于它们各自的类标签对输入实例进行分类的过程。
它有标签，因此需要训练和测试数据集以验证模型。
与聚类相比，它更复杂。
示例：逻辑回归、朴素贝叶斯分类器、支持向量机。
聚类
它与无监督学习一起使用。
它根据实例的相似程度对实例进行分组，而不使用类标签。
不需要训练和测试数据集。
与分类相比，它不那么复杂。
示例：k-means聚类算法、高斯(EM)聚类算法。
在这篇文章中，我们将了解分类和聚类之间的区别。
它与监督学习一起使用。
这是一个基于它们各自的类标签对输入实例进行分类的过程。
它有标签，因此需要训练和测试数据集以验证模型。
与聚类相比，它更复杂。
示例：逻辑回归、朴素贝叶斯分类器、支持向量机。
它与无监督学习一起使用。
它根据实例的相似程度对实例进行分组，而不使用类标签。
不需要训练和测试数据集。
与分类相比，它不那么复杂。
示例：k-means聚类算法、高斯(EM)聚类算法。