У чым розніца паміж іерархічнай групоўкай і класіфікацыяй выпадковых лясоў?


адказ 1:

Першая кластэрызацыя - гэта безадмоўны алгарытм ML, які працуе з без пазначэння дадзеных. Random Forest - гэта кіраваны алгарытмам навучання, які працуе з пазначанымі дадзенымі (як рэгрэсія, так і класіфікацыя).

Па-другое, менавіта так яны працуюць

Іерархічная групоўка звестак групуецца ў іерархіі двума спосабамі: зверху ўніз і знізу ўверх.

Зверху ўніз - мы пачынаем з кластара (які змяшчае ўсе дадзеныя) і ідзем уніз. Ітэратыўна створаны новы кластар, які адпавядае найменш па-рознаму з кожным крокам на кожным этапе, пакуль у нас няма кластара для кожнай кропкі дадзеных.

Знізу ўверх - мы пачынаем з n кластараў для n кропак дадзеных, а потым ітэратыўна аб'ядноўваем 2 кластара з максімальным падабенствам у адзін крок на кожным этапе, пакуль у нас няма адзінага кластара.

Як працуе выпадковы лес

Адказ Сінга на пытанне Як працуе выпадковы лес для рэгрэсу?