Kas keegi oskab öelda, mis vahe on k-tähendab klassifikatsiooni ja svm klassifikatsiooni?


Vastus 1:

Üks probleemiklass palub teil andmete põhjal leida tõenäosusjaotus. Teine klass palub teil leida, milline mitmest jaotusest (sageli kahest) on antud punktis kõrgem. Viimasel juhul ei pea te jaotusi ise leidma.

K-keskmine on EM-algoritmi erijuhtum ja kuulub ülalnimetatud klasside esimesse. Proovite kaudselt leida ühte jaotust.

SVM kuulub teise klassi. Teil on kaks punktide komplekti (näiteks punane ja sinine) ja eesmärk on suvalises ruumis asuv punkt, kus teie andmed elavad, et leida, milline tüüp (punane või sinine) on sellel hetkel tõenäolisem.


Vastus 2:

K-keskmine on klasterdamisalgoritm, mitte klassifitseerimismeetod. Teisest küljest on SVM klassifitseerimismeetod. Klassifitseerime siis, kui meil pole klassimärgiseid, ja klassifitseerime klasside siltide korral. Klastrimine on juhendamata õppemeetod ja klassifitseerimine on juhendatud õppemeetod. Seetõttu võrreldakse mõlemaid õuna ja apelsiniga. Nende erinevuste mõistmiseks peaksite lugema järgmist - Shehroz Khani vastus küsimusele Kas juhendatav õpe toimub tavaliselt pärast rühmitust? (Lugege ka selle vastuse linke)