📚聚类算法和分类算法总结💡

在数据科学领域，聚类算法和分类算法是两种重要的工具，它们帮助我们从海量数据中提取有价值的信息。🌟

首先，聚类算法是一种无监督学习方法，它的目标是将数据集划分为多个组（簇），使得同一组内的数据相似度高，而不同组之间的差异显著。常见的聚类算法包括K-means、DBSCAN和层次聚类等。这些算法广泛应用于市场细分、图像分割等领域。🎯

接着，分类算法则属于有监督学习范畴，用于预测数据所属的类别。它需要先用已标记的数据进行训练，然后对未知数据进行分类。经典算法如SVM、决策树、随机森林以及深度学习中的神经网络都表现优异。分类算法常用于垃圾邮件过滤、疾病诊断等方面。🧠

两者虽有区别，但都是数据分析的重要组成部分。掌握它们不仅能提升解决问题的能力，还能为未来的项目打下坚实基础！🚀✨