数据挖掘方法中的监督学习_数据挖掘方法中的监督学习

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数据挖掘方法中的监督学习而在数据挖掘的众多工具中，聚类分析无疑是其中的无声英雄。聚类分析，顾名思义，就是将相似的对象聚集在一起的过程。它是一种无监督的学习算法，不需要预先定义类别标签，而是通过计算对象之间的相似性或距离，将相似的对象自动归为一类。这种方法在处理大规模、高维度的数据时还有呢？

数据挖掘监督学习和无监督学习探索数据奥秘，驱动产品创新——一文带你走进聚类分析的世界！无论你是一位在海量数据中分析洞察用户行为的产品经理，还是利用数据分析优化业务场景的实践者，搞懂聚类分析，都将事半功倍。聚类分析属于数据挖掘与机器学习算法中的一种无监督学习方法，它无需提前设定数据类别标等会说。

⊙ω⊙ 数据挖掘监督学习金融界4月8日消息格灵深瞳4月7日在互动平台表示，公司的核心技术之一为基于深度学习的模型训练与数据生产技术。公司利用自研的底层AI技术平台深瞳大脑对数十亿训练数据进行清洗，并训练大规模数据基础模型，在海量数据下，研发了基于多模态弱监督的大模型训练算法，节省了大量小发猫。