分析/分类算法将人添加到利益集团中
分析/分类算法将人添加到利益集团中
提问于 2014-07-23 15:02:08
用一个句子(标题)来描述我的问题并不容易。我想找一个人的兴趣，问他们一些问题，以便分配给他的属性。
例如:在10个问题中(你喜欢科技吗？)你对经济学感兴趣吗？你吃的比看书多吗?)，我想找到人们的兴趣(科技，书籍阅读，经济学，.)为了赋予他技术、文学、政治等属性，.我还希望我的程序从用户的答案中学习属性。
我正在寻找一种算法，可以帮助我分配属性。对我来说，这不是一个简单的二进制搜索(20个问题AI或类似的)算法，而是一个类似集群的人工智能。
你对这个问题有什么建议吗？
回答 1
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2014-07-23 21:20:06
首先，分类是监督学习，聚类是无监督的。你可以这样在监督学习中思考：
我已经对所有这些组进行了分类，并且我有一个新的个人/一组个人，哪一组最适合个人？当你训练你的模型时(例如:用手将电子邮件标记为垃圾邮件)，你的个人最有可能被正确地分类。
在无监督学习中，类似的问题称为聚类，您有一个数据集，您没有需要支持的模型，并且您希望得到一个关于hoy的想法(这最适合于探索性分析)--您的数据是基于一些度量(方差、同一组中每个个体之间的平均距离等等)分组的。
你试过使用基于关联规则的学习吗？
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/24914078
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