Какие основные отличия между кластерным анализом и классификацией деревьев решений?

Основные отличия между кластерным анализом и классификацией деревьев решений:

1. В кластерном анализе нет меток классов, и алгоритмы должны самостоятельно определить структуру данных. pikabu.ru Цель кластеризации — выделить группы схожих объектов без предварительно определённых классов. pikabu.ru
2. В классификации имеются явно определённые метки классов для каждого обучающего примера. pikabu.ru Задача классификации — найти функцию, которая отображает входные данные в заданные классы. pikabu.ru
3. В классификации используются методы обучения с учителем, в то время как в кластеризации применяются методы обучения без учителя. pikabu.ru

Таким образом, основное отличие в том, что в кластерном анализе нет обучающей выборки и понимания, какой будет природа классов, а в классификации классы зафиксированы заранее и есть обучающая выборка с примерами объектов и классов, к которым они относятся. education.yandex.ru