Porovnejte a kontrastujte vlastnosti dvou různých algoritmů strojového učení.
K-means shlukování a Rozhodovací strom
K-means shlukování je forma učení bez učitele, která používá datový soubor a hledá v něm struktury nebo shluky. Pracuje tím, že vytváří shluky s datovými skupinami, které jsou nejpodobnější na základě vlastností datového souboru. Rozhodovací stromy jsou používány v učení s učitelem a staví se rozhodovací strom tím, že se rozhoduje na základě určitých vlastností. Pracují tím, že procházejí sérií otázek, dokud není definován výsledek. Rozhodovací stromy lze použít pro klasifikační úkoly, zatímco K-means shlukování je vhodné pro shlukovací úkoly.