Klynging vs Klassifisering
Klynging og klassifisering er ulike maskinlæringsteknikker med forskjellige mål.
Klassifisering handler om å sortere i kjente kategorier (som å sortere post i forhåndsmerkede bokser). Klynging, derimot, handler om å oppdage kategorier (som å finne grupper i usortert post).
Klassifisering brukes ofte i spamdeteksjon eller bildetolkning, hvor kategoriene er forhåndsdefinerte. Klynging brukes derimot i situasjoner som kundesegmentering eller oppdagelse av temaer i en samling dokumenter, hvor målet er å avdekke skjulte mønstre eller grupperinger.
Kort sagt handler klassifisering om å forutsi kjente kategorier, mens klynging hjelper med å oppdage ukjente grupperinger. Valget mellom de to avhenger av datatypen og problemet som skal løses.
Takk for tilbakemeldingene dine!
Spør AI
Spør AI
Spør om hva du vil, eller prøv ett av de foreslåtte spørsmålene for å starte chatten vår
Fantastisk!
Completion rate forbedret til 3.23Klynging vs Klassifisering
Sveip for å vise menyen
Klynging og klassifisering er ulike maskinlæringsteknikker med forskjellige mål.
Klassifisering handler om å sortere i kjente kategorier (som å sortere post i forhåndsmerkede bokser). Klynging, derimot, handler om å oppdage kategorier (som å finne grupper i usortert post).
Klassifisering brukes ofte i spamdeteksjon eller bildetolkning, hvor kategoriene er forhåndsdefinerte. Klynging brukes derimot i situasjoner som kundesegmentering eller oppdagelse av temaer i en samling dokumenter, hvor målet er å avdekke skjulte mønstre eller grupperinger.
Kort sagt handler klassifisering om å forutsi kjente kategorier, mens klynging hjelper med å oppdage ukjente grupperinger. Valget mellom de to avhenger av datatypen og problemet som skal løses.
Takk for tilbakemeldingene dine!
