Различие задач классификации и кластеризации состоит:

• при кластеризации классы изучаемого набора данных заранее не предопределены
• при кластеризации классы изучаемого набора данных заранее предопределены
• при классификации имеется один класс данных, который затем разбивается на подклассы
• при кластеризации имеется один кластер данных, который затем разбивается на более мелкие кластеры
• при классификации классы изучаемого набора данных заранее не предопределены

Другие предметы Университет Классификация и кластеризация анализ данных задачи классификации задачи кластеризации различия классификации и кластеризации предопределенные классы непредопределенные классы методы анализа данных машинное обучение статистический анализ обработка данных Новый

Различие задач классификации и кластеризации действительно важно для понимания анализа данных. Давайте подробно рассмотрим каждую из этих задач.

Классификация:

• Это задача, в которой у нас есть заранее определенные классы или категории.
• Цель классификации - отнести новые объекты к одному из предопределенных классов на основе их характеристик.
• Примером может быть задача определения, является ли электронное письмо спамом или нет, где у нас есть два класса: "спам" и "не спам".

Кластеризация:

• Это задача, где классы (или кластеры) не определены заранее.
• Цель кластеризации - группировать объекты по их схожести на основе определенных признаков, не имея заранее заданных меток классов.
• Примером может быть сегментация клиентов на основе их покупательского поведения, где мы пытаемся выявить группы клиентов с похожими характеристиками.

Таким образом, основное различие между классификацией и кластеризацией заключается в том, что:

• При классификации классы заранее предопределены.
• При кластеризации классы заранее не предопределены.

Исходя из этого, правильный ответ на ваш вопрос: "при кластеризации классы изучаемого набора данных заранее не предопределены".