1.聚類的概念:
有一堆數據,講這堆數據分成幾類稱爲聚類。
舉個例子,
比如有一堆水果,我們按着不同的特徵分爲:蘋果,橘子,香蕉三類叫做分類。
2.分類的概念:
在聚類的前提下,拿來一個新水果,我們按着他的特徵,把他分到橘子或者香蕉那類中,叫做分類。
3.訓練集和測試集
一般就是把數據分成10份,9:1
9份作爲訓練數據,來學習一個模型;
1份作爲測試數據,來測試這個模型。
1.聚類的概念:
有一堆數據,講這堆數據分成幾類稱爲聚類。
舉個例子,
比如有一堆水果,我們按着不同的特徵分爲:蘋果,橘子,香蕉三類叫做分類。
2.分類的概念:
在聚類的前提下,拿來一個新水果,我們按着他的特徵,把他分到橘子或者香蕉那類中,叫做分類。
3.訓練集和測試集
一般就是把數據分成10份,9:1
9份作爲訓練數據,來學習一個模型;
1份作爲測試數據,來測試這個模型。