פאַרגלייַכן און קאַנטראַסט די פֿעיִקייטן פון צוויי פאַרשידענע ML אַלגערידאַמז
ק-מיטל קלאַסטערינג און באַשלוס ביימער זענען צוויי וויידלי געוויינט אַלגערידאַמז פֿאַר מאַשין לערנען, מיט בוילעט קעראַקטעריסטיקס און יוטאַלאַזיישאַן. בשעת די ערשטע איז אַן אַנסופּערווייזד לערנען אַלגערידאַם, די יענער איז טיפּיקלי געניצט פֿאַר סופּערווייזד לערנען. דאָ זענען עטלעכע שליסל דיפעראַנסיז צווישן די צוויי אַלגערידאַמז. ** אָביעקטיוו: ** ק-מיטל קלאַסטערינג איז אַ סענטראָיד-באזירט אַלגערידאַם וואָס יימז צו צעטיילן אַ סכום פון אַבזערוויישאַנז אין K קלאַסטערז, ווו יעדער אָבסערוואַציע געהערט צו די קנויל מיט די ניראַסט מיטל. עס איז געניצט צו ידענטיפיצירן פּאַטערנז אָדער גרופּינגז אין דאַטן באזירט אויף די ענלעכקייט פון פֿעיִקייטן. אויף די אנדערע האַנט, די דיסיזשאַן טרי אַלגערידאַם האט דער ציל צו שאַפֿן אַ מאָדעל וואָס פּרידיקס די רעזולטאַט פון אַ ציל וועריאַבאַל באזירט אויף עטלעכע אַרייַנשרייַב פֿעיִקייטן דורך קאַנסטראַקטינג אַ בוים-ווי סטרוקטור. ** טיפּ פון דאַטן: ** ק-מיינז קלאַסטערינג איז טויגעוודיק צו האַנדלען מיט נומעריקאַל דאַטן, בשעת דיסיזשאַן טריעס קענען שעפּן ביידע קאַטאַגאָריקאַל און נומעריקאַל דאַטן, אַזוי זיי זענען מער ווערסאַטאַל ווען עס קומט צו די אַרייַנשרייַב דאַטן טיפּ. ** ינטערפּרעטאַביליטי: ** באַשלוס ביימער זענען געהאלטן גאַנץ גרינג צו טייַטשן זינט די בוים סטרוקטור אַלאַוז אונדז צו וויזשוואַלייז די באַשלוס-מאכן פּראָצעס פון די מאָדעל. אין קאַנטראַסט, דער פּראָצעס דורך וואָס K-מיטל אַסיינז דאַטן ווייזט צו קלאַסטערז קענען זיין מער שווער צו טייַטשן. **דימענשאַנאַליטי:** ק-מיטל קלאַסטערינג קען האָבן טשאַלאַנדזשיז אין הויך-דימענשאַנאַל ספּייסאַז, ווייַל די דיסטאַנסע מאָס ווערט ווייניקער מינינגפאַל אין העכער דימענשאַנז. די בייַזייַן פון ירעלאַוואַנט פֿעיִקייטן קענען אַ גרויס פּראַל אויף די פאָרשטעלונג פון די אַלגערידאַם. באַשלוס ביימער, אויף די אנדערע האַנט, זענען לעפיערעך ימיון קעגן דעם בייַזייַן פון ירעלאַוואַנט פֿעיִקייטן זינט די אַלגערידאַם סאַלעקץ די מערסט ינפאָרמאַטיוו פֿעיִקייטן פֿאַר פּאַרטישאַנינג די דאַטן. ** סקאַלאַביליטי: ** ק-מיטל קלאַסטערינג קענען זיין קאַמפּיוטישאַנאַלי פאדערן ווען איר האַנדלען מיט גרויס דאַטאַסעץ. אָבער, עטלעכע אַפּראָוטשיז, אַזאַ ווי די מיני-באַטש ק-מיטלען, זענען פארגעלייגט פֿאַר סקיילינג די אַלגערידאַם צו גרעסערע דאַטאַסעץ. באַשלוס ביימער קענען אויך זיין טייַער צו באַן אויף גרויס דאַטאַסעץ, כאָטש טעקניקס אַזאַ ווי פּרונינג קענען זיין געווענדט צו רעדוצירן די קאַמפּיוטיישאַנאַל פּרייַז. אין קיצער, ק-מיטל קלאַסטערינג און באַשלוס ביימער זענען שטאַרק מאַשין לערנען אַלגערידאַמז דיזיינד פֿאַר פאַרשידענע טאַסקס, מיט פאַרשידענע סטרענגקטס און וויקנאַסאַז. ווי מיט קיין מאַשין לערנען אַלגערידאַם, די ברירה פון וואָס אַלגערידאַם צו נוצן דעפּענדס אויף די ספּעציפיש פּראָבלעם אין האַנט, די טיפּ פון דאַטן בנימצא און פילע אנדערע סיבות.