Вопрос касается классификации задач интеллектуального анализа данных. Давайте разберем предложенные варианты и определим, какой из них соответствует определению принадлежности объекта к заранее заданным классам.
- Кластеризация: Это метод, который используется для группировки объектов в кластеры на основе их сходства. Однако кластеризация не предполагает заранее заданных классов, так как она ищет структуры в данных без предварительных меток.
- Классификация: Это процесс, при котором объекты распределяются по заранее определенным классам на основе их характеристик. Классификация включает в себя обучение модели на размеченных данных, чтобы она могла определять класс новых, неразмеченных объектов. Это именно тот класс задач, который нам нужен.
- Обучение с подкреплением: Это подход, при котором агент обучается принимать решения, основываясь на наградах и штрафах, которые он получает за свои действия. Этот метод не связан с классификацией объектов.
- Регрессия: Это задача предсказания непрерывных значений, а не классификации. Регрессия используется для прогнозирования числовых значений, а не для определения классов.
Таким образом, правильный ответ на ваш вопрос:
Классификация