Hiểu sự khác biệt giữa classification và clustering.
Classification
- Dùng với supervised learning (học có giám sát).
- Phân loại instance dựa trên nhãn lớp (class labels).
- Có nhãn → cần train/test dataset để verify model.
- Phức tạp hơn clustering.
- Ví dụ: Logistic regression, Naive Bayes, SVM.
Clustering
- Dùng với unsupervised learning (học không giám sát).
- Gom nhóm instance dựa trên độ tương đồng, không dùng nhãn lớp.
- Không cần train/test dataset.
- Ít phức tạp hơn classification.
- Ví dụ: k-means, Gaussian (EM) clustering.