分類とクラスタリングの違い
この投稿では、分類とクラスタリングの違いを理解します。
分類
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教師あり学習で使用されます。
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これは、入力インスタンスがそれぞれのクラスラベルに基づいて分類されるプロセスです。
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ラベルが付いているため、モデルを検証するためにデータセットをトレーニングしてテストする必要があります。
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クラスタリングと比較してより複雑です。
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例：ロジスティック回帰、単純ベイズ分類器、サポートベクターマシン。
クラスタリング
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教師なし学習で使用されます。
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クラスラベルを使用せずに、類似度に基づいてインスタンスをグループ化します。
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データセットのトレーニングやテストは必要ありません。
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分類に比べて複雑ではありません。
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例：k-meansクラスタリングアルゴリズム、ガウス（EM）クラスタリングアルゴリズム。
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アルゴリズムとフローチャートの違い
この投稿では、フローチャートとアルゴリズムの違いを理解しましょう。 アルゴリズム これは、明確に定義された一連のステップとして定義されます。 これらの手順は、手元にある問題を解決する/解決する方法を提供します。 これは体系的で論理的なアプローチであり、手順は段階的に定義されます。 特定の問題の解決策を提供します。 このソリューションはマシンコードに変換され、システムによって実行されて関連する出力が得られます。 多くの単純な操作を組み合わせて、より複雑な操作を形成します。これは、コンピューターによって簡単に実行されます。 アルゴリズムは、自然言語、フローチャートなどを使用して表すことができます
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BFSとDFSの違い
BFSとDFSはグラフ走査アルゴリズムです。 BFS 幅優先探索（BFS）アルゴリズムは、グラフを横方向に移動し、キューを使用して、反復で行き止まりが発生したときに、次の頂点を取得して検索を開始することを忘れないようにします。 DFS 深さ優先探索（DFS）アルゴリズムは、グラフを深さ方向に移動し、スタックを使用して、反復で行き止まりが発生したときに、次の頂点を取得して検索を開始することを忘れないようにします。 以下は、BFSとDFSの重要な違いです。 Sr。いいえ。 キー BFS DFS 1 定義 BFS、幅優先探索の略です。 DFS、