【经验分享】分类算法与聚类算法有什么区别？白话讲解

原创 于 2024-02-20 15:38:33 发布 · 848 阅读 · 4 ·
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#算法 #分类 #聚类

本文讨论了分类和聚类的区别，前者基于预设类别，后者则自动发现相似性。介绍了一款多模态AI能力引擎平台，它提供了丰富的功能如自然语言处理、情感分析、图像识别等，适用于多种场景，是强大的AI工具。

经常有人会提到这个问题，从我个人的观点和经验来说2者最明显的特征是：分类是有具体分类的数量，而聚类是没有固定的分类数量。

你可以想象一下，分类算法就像是给你一堆水果，然后告诉你苹果、香蕉、橙子分别应该放在哪里。它已经知道每个水果属于哪个类别，所以你只需要按照这些规则把水果放到相应的篮子里。这就像是有一个现成的标签系统，你要做的就是把东西放到正确的位置。

而聚类算法呢，更像是你面前有一堆乱七八糟的东西，你不知道它们应该归到哪一类。聚类算法会帮你找出相似的东西，把它们放在一起。这就像是你在整理房间，把相似的物品归类，比如把书放在一起，把衣服放在一起，但你可能不会事先知道这些物品的具体分类。

同时介绍一款开源项目，多模态AI能力引擎平台，就像是你的智能助手，它不仅能够帮助你进行分类，还能帮你发现新的聚类。这个平台提供了一系列的自然语言处理工具，比如情感分析，它能帮你理解人们在说什么，还能帮你找到文本中的重要信息，比如人名、地点等。而且，它还能处理图像和语音，简直就是全能型的AI小能手。

多模态AI能力引擎平台: 免费的自然语言处理、情感分析、实体识别、图像识别与分类、OCR识别、语音识别接口，功能强大，欢迎体验。icon-default.png?t=N7T8https://gitee.com/stonedtx/free-nlp-api

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系统采用开源架构，Docker镜像部署，用户可以通过简单的一键部署完成AI监控系统的安装，大大降低了技术门槛，并能快速上线，节省了企业的时间和人力资源。为满足政府和部队机密部门的合规需求，我们的系统支持私有化部署，确保数据存储、传输过程中的安全性和隐私保护，避免敏感信息外泄。用户可以根据实际需求，进行自定义场景的训练与标注，快速适配不同的训练环境与监控目标，确保系统具备高度的灵活性与适应性。在应急情况下，系统可以快速响应，确保问题得到及时处理，减少停机或事故处理的时间，保障部队训练与作战任务的连续性。
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