Porównaj i skontrastuj cechy dwóch różnych algorytmów uczenia maszynowego.
Klastrowanie metodą K-means i drzewo decyzyjne
Klastrowanie K-sirednich to forma oczenia nienadzorowanego, która wykorzystuje zbiur danych i znajdoje w nim stroktury lub klastry. Dziala poprzez tworzenie klastruw z grup danych, które son najbardziej podobne na podstawie cech zbioro danych. Drzewa decyzyjne son wykorzystywane w oczeniu nadzorowanym i bodują drzewo decyzyjne, podejmojonc decyzje na podstawie określonych cech. Działają poprzez zadawanie serii pytań, aż zostanie zdefiniowany wynik. Drzewa decyzyjne mogą być wykorzystywane do zadani klasyfikacji, podczas gdy klastrowanie K-średnich jest odpowiednie do zadań klastrowania.