人工神经网络工作原理 svm在多类分类算法中的分析和应用？

svm在多类分类算法中的分析和应用？

群集不知道将有多少个群集。它可以分为10个簇或100个簇。它只根据一些相似性条件来聚集数据。当然，也有一些聚类算法允许用户定义聚类的数目，但数目并不容易确定。分类就是知道类的总数，并清楚地知道类的特征，然后根据一定的规则将未知的类划分成一定的类。聚类数据集应该更多，这样就可以在一堆中收集东西。分类可以多多少少，当然大量的数据可以很好的说明优秀的分类算法。但事实上，在分类算法确定了一些规则之后，你只能有一个未知的数据，你也可以把它分成某个类别。但是，如果聚类中只有一个未知数据，如何收集它呢。

既然使用神经网络也可以解决分类问题，那SVM、决策树这些算法还有什么意义呢？

这取决于数据量和样本数。不同的样本数和特征数据适合不同的算法。像神经网络这样的深度学习算法需要训练大量的数据集来建立更好的预测模型。许多大型互联网公司更喜欢深度学习算法，因为他们获得的用户数据是数以亿计的海量数据，这更适合于卷积神经网络等深度学习算法。

如果样本数量较少，则更适合使用SVM、决策树和其他机器学习算法。如果你有一个大的数据集，你可以考虑使用卷积神经网络和其他深度学习算法。

以下是一个图表，用于说明根据样本数量和数据集大小选择的任何机器学习算法。

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人工神经网络工作原理 多分类和多标签 分类算法包括哪些算法

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