Какие типы деревьев используются в машинном обучении для классификации и кластеризации данных?

Для классификации данных в машинном обучении используются следующие типы деревьев:

• Деревья решений. 4brain.ru sky.pro Представляют собой древовидную структуру, где каждый узел соответствует некоторому условию на входных данных, а каждый лист дерева соответствует предсказанию для объектов, которые соответствуют данному пути от корня до листа. 4brain.ru
• Случайный лес. 4brain.ru nuancesprog.ru Представляет собой ансамбль деревьев решений, где каждое дерево обучается на случайной выборке данных и случайном наборе признаков. 4brain.ru Затем предсказание производится путём агрегирования предсказаний всех деревьев. 4brain.ru

Для кластеризации данных используются следующие типы деревьев:

• K-средних. 4brain.ru Разделяет данные на кластеры, где каждый кластер представляет группу объектов, которые находятся близко друг к другу в пространстве признаков. 4brain.ru Количество кластеров определяется заранее. 4brain.ru
• Иерархическая кластеризация. sky.pro Строит дерево кластеров, где каждый узел представляет собой объединение двух ближайших кластеров. sky.pro Иерархическая кластеризация может быть агломеративной (снизу вверх) или дивизивной (сверху вниз) и позволяет визуализировать структуру данных в виде дендрограммы. sky.pro