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3.模式分类与聚类
3.1模式分类的基本概念
模式分类是模式识别中一个重要的分支,其目的是将观测数据分为不同的类别。模式分类可以分为监督学习和无监督学习两大类。监督学习中有标记的数据集,通过训练模型来预测新数据的类别;无监督学习中没有标记的数据集,通过聚类等方法来发现数据的内在结构。
3.1.1监督学习
监督学习是一种有标记数据的模式分类方法。训练集中的每个样本都有一个已知的类别标签,通过学习这些样本的特征和标签之间的关系,模型可以对新的未知类别样本进行分类。
训练集与测试集
在监督学习中,数据集通常被分为训练集和测试集。训练集用于训练模型,测试
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