分类和聚类(Machine Learning Algorithm)
摘要:
分类:
分类(classification),对于一个分类员来说,通常需要你告诉它“这个东西被分为某某类”,理想情况下,一个分类员会从它得到的训练集何总进行“学习”,从而具备对未知数据进行分类的能力,这种提供训练数据的过程通常叫做supervised learning(监督学习)。
聚类:
聚类(clustering),简单的说就是把相似的东西分到一组,聚类的时候,我们并不关心某一类是什么,我们需要实现的目标只是把相似的东西聚到一起,因此,一个聚类算法通常只需要知道如何计算相似度就可以开始工作了(距离矩阵),因此clustering通常并不需要使用训练数据进行学习,这在Machine Learning中被称作unsupervised learning(无监督学习)。 阅读全文
posted @ 2013-01-07 21:26 半个馒头 阅读(3613) 评论(0) 推荐(0) 编辑