Как машинное обучение решает задачи классификации и кластеризации данных?
Классификация в машинном обучении — это задача разделения информации на заранее определённые категории или классы. 1 Основная цель алгоритмов классификации — обучиться на примерах с известными метками и использовать полученные знания, чтобы правильно классифицировать новые объекты, которые не встречались ранее в обучающих подборках данных. 1
Во время обучения модель анализирует зависимости между входными признаками и метками классов, создавая правила, которые позволяют сделать вывод о принадлежности объекта к одному из классов. 1 Примеры задач классификации: распознавание изображений, определение языка текста, сортировка писем в электронной почте, диагностика заболеваний. 1
Некоторые алгоритмы классификации:
- Логистическая регрессия. 2 Оценивает вероятность принадлежности объекта к одному из двух классов. 2
- Деревья решений. 2 Строят дерево, где каждый узел представляет собой проверку на определённую характеристику, а ветви — возможные исходы этой проверки. 2
- Метод опорных векторов (SVM). 2 Ищет гиперплоскость, которая максимально разделяет классы в многомерном пространстве. 2
- k-ближайших соседей (k-NN). 2 Классифицирует объект на основе классов его ближайших соседей в пространстве признаков. 2
Кластеризация — это способ группировки информации, при котором объекты делят на группы (кластеры) на основе их сходства или близости. 1 В отличие от классификации, где классы определяют заранее, в кластеризации группы формируются автоматически, без предварительной разметки. 1
Алгоритмы кластеризации ищут структуры в данных: минимизируют разницу между объектами внутри одного кластера и максимизируют различия между объектами из разных кластеров. 1 Основная цель — выявить скрытые связи и шаблоны, которые могут быть полезны для анализа и интерпретации информации. 1
Некоторые алгоритмы кластеризации:
