🔴تفاوت Clustering و Classification در یادگیری ماشین با جاوا

اگر وارد دنیای یادگیری ماشین با جاوا شده باشی، احتمالاً با دو واژه‌ی پرکاربرد برخورد کرده‌ای:
Clustering (خوشه‌بندی) و Classification (طبقه‌بندی)

اما تفاوت اصلی این دو در چیه؟

1. Classification (طبقه‌بندی) چیست؟

طبقه‌بندی یعنی پیش‌بینی بر اساس برچسب‌های مشخص.

💡مثال:
می‌خواهی پیش‌بینی کنی که یک ایمیل "Spam" است یا "Not Spam".
در اینجا، داده‌ها از قبل دارای برچسب (label) هستند و ما یاد می‌گیریم چگونه آن‌ها را تفکیک کنیم.

⚙️ابزار در جاوا:

استفاده از الگوریتم‌هایی مثل Decision Tree، Naive Bayes، SVM در Weka یا Smile


2. Clustering (خوشه‌بندی) چیست؟

خوشه‌بندی یعنی گروه‌بندی داده‌های بدون برچسب.

💡مثال:
فرض کن دیتاستی از مشتریان داری، ولی نمی‌دانی چه کسانی خریدار وفادارند. الگوریتم‌های Clustering کمک می‌کنند این گروه‌ها خودکار کشف شوند.

⚙️ابزار در جاوا:

الگوریتم‌هایی مثل K-Means، DBSCAN، Hierarchical Clustering در Weka یا ELKI

🔴تفاوت کلیدی:

یادگیری این مفاهیم با ابزارهای جاوا مثل Weka و Smile، خیلی راحت‌تر از چیزیه که فکر می‌کنی!
اگر میخوای در جاواپرو آموزش عملی این الگوریتم‌ها رو هم تهیه کنیم لایک کنید ببینیم چند نفر مشتاق وجود دارد.

🔥🔥🔥🔥🔥🔥🔥🔥🔥🔥🔥🔥

🔅به اشتراک بذار تا به دست علاقمندان به جاوا برسه

👍با ری اکشن بازخورد بدید⭐️

🆔 @javapro_ir
🆔@group_javapro

#️⃣#جاوا #java #میکروسرویس #برنامه_نویسی  #بکند #برنامه_نویس #spring_boot #اسپرینگ_بوت #کافکا #اسپرینگ #هوش_مصنوعی #ai