分类和聚类&&有监督学习和无监督学习 |
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简单来讲: 有监督 -> 分类（回归） -> 识别； 无监督 -> 聚类 -> 分割； ' -> ' 表示对应关系 （ps:这个说法来自于《学习Opencv》这样讲不知道有没有问题，目前我是这样理解的） 一、分类和聚类 简单地说，分类(Categorization or Classification)就是按照某种标准给对象贴标签(label)，再根据标签来区分归类。 简单地说，聚类是指事先没有“标签”而通过某种成团分析找出事物之间存在聚集性原因的过程。 区别是：分类是事先定义好类别 ，类别数不变 。分类器需要由人工标注的分类训练语料训练得到，属于有指导学习范畴。 聚类则没有事先预定的类别，类别数不确定。 聚类不需要人工标注和预先训练分类器，类别在聚类过程中自动生成 。 适用场景：分类适合类别或分类体系已经确定的场合，比如按照国图分类法分类图书； 聚类则适合不存在分类体系、类别数不确定的场合，一般作为某些应用的前端，比如多文档文摘、搜索引擎结果后聚类(元搜索)等。 稍微具体的讲就是： |
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