Sự khác biệt giữa vấn đề phân cụm và vấn đề phân loại
Vấn đề phân cụm và vấn đề phân loại là hai vấn đề quan trọng trong lĩnh vực học máy. Mặc dù cả hai đều liên quan đến việc gán nhãn cho dữ liệu, chúng có những điểm khác biệt quan trọng. Vấn đề phân cụm là quá trình tìm cách nhóm các điểm dữ liệu vào các nhóm (hoặc cụm) sao cho các điểm trong cùng một nhóm tương tự nhau và các nhóm khác nhau khác biệt. Mục tiêu của phân cụm là tìm ra cấu trúc ẩn trong dữ liệu mà không cần biết trước các nhãn. Ví dụ, một vấn đề phân cụm có thể là phân loại khách hàng dựa trên hành vi mua sắm của họ mà không cần biết trước các nhóm khách hàng nào tồn tại. Trong khi đó, vấn đề phân loại là quá trình gán nhãn cho các điểm dữ liệu dựa trên thông tin huấn luyện từ các điểm dữ liệu đã biết trước. Mục tiêu của phân loại là xây dựng một mô hình có khả năng dự đoán nhãn cho các điểm dữ liệu mới. Ví dụ, một vấn đề phân loại có thể là dự đoán xem một email có phải là spam hay không dựa trên nội dung của email đó. Như vậy, sự khác biệt chính giữa vấn đề phân cụm và vấn đề phân loại là ở việc có cần biết trước các nhãn hay không. Trong phân cụm, chúng ta không cần biết trước các nhãn, trong khi đó trong phân loại, chúng ta cần có thông tin nhãn từ dữ liệu huấn luyện. Qua ví dụ về phân cụm khách hàng dựa trên hành vi mua sắm và phân loại email thành spam hay không, chúng ta có thể thấy rõ sự khác biệt giữa hai vấn đề này.