分類算法

【分類】就是通過學習得到一個目標函數（通常也稱作分類模型，即分類器），藉助分類器將未知類別的數據對象映射到某一個給定的類別中。分類和迴歸都可以用於預測。分類的目標屬性（因變量）是離散屬性（名詞型），而回歸的目標屬性（因變量）是連續屬性（數值型）。 分類和聚類的區別在於，分類要求訓練集必須給定類別標籤，同時構建的分類器可以用於預測，而聚類用於對於未知類別的樣本進行訓練，發現相似羣體，並人工根據羣體特

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