分类算法的介绍和应用场景
分类算法
1.算法介绍
和聚类是有区别的聚类是没有标签的
数据集中必须包含明确的类别标签，即已知每个样本所属的类别。这些标签作为学习的目标，指导模型的训练过程。
2.应用场景
广泛应用于需要对数据进行明确分类和预测的场景，如医疗诊断（判断疾病类型）、图像识别（识别图像中的物体类别）、文本分类（如新闻分类、情感分析等）。
3.常见的算法
- 支持向量机SVM
- 朴素贝叶斯
- K最近邻(KNN)
- 人工神经网络
- 随机森林
- 梯度提升决策树（DBDT）
和聚类是有区别的聚类是没有标签的
数据集中必须包含明确的类别标签，即已知每个样本所属的类别。这些标签作为学习的目标，指导模型的训练过程。
广泛应用于需要对数据进行明确分类和预测的场景，如医疗诊断（判断疾病类型）、图像识别（识别图像中的物体类别）、文本分类（如新闻分类、情感分析等）。