无监督or有监督？

无监督数据挖掘算法和有监督数据挖掘算法的主要区别在于数据集的标签信息。 有监督数据挖掘算法： 1. 特点：有监督数据挖掘算法适用于已知数据集的输入和输出关系的情况。 2. 过程：算法通过已知的输入和输出数据，学习建立映射关系，然后用这个映射关系对新数据进行预测。 3. 例子：分类算法（如决策树、朴素贝叶斯、SVM 等）和回归算法（如线性回归、逻辑回归等）。 无监督数据挖掘算法： 1. 特点：无监督数据挖掘算法适用于没有标签信息的情况。算法的主要目标是发现数据内部的结构和规律，而不是建立输入和输出之间的映射关系。 2. 过程：无监督算法通过聚类、降维、关联规则挖掘等方法，对数据进行内部组织，从而找出数据之间的关联性或相似性。 3. 例子：聚类算法（如 K-Means、DBSCAN 等）、关联规则挖掘（如 Apriori、FP-growth 等）和降维算法（如 PCA、t-SNE 等）。 总结： 有监督数据挖掘算法关注于建立输入和输出之间的映射关系，用于预测未知数据的输出。而无监督数据挖掘算法关注于发现数据内部的结构和规律，用于挖掘数据之间的关联性或相似性。这两种算法在实际应用中可以根据具体问题和需求进行选择和组合，以达到更好的挖掘效果。