İki farklı makine öğrenimi algoritmasının özelliklerini karşılaştırın ve karşılaştırın
K-kümeleme ve Karar Ağacı anlamına gelir
K-means kümeleme, bir veri kümesi kullanan ve içindeki yapıları veya kümeleri bulan denetimsiz bir öğrenme biçimidir. Veri kümesinin özelliklerine göre en benzer veri gruplarıyla kümeler oluşturarak çalışır. Karar ağaçlar denetimli öğrenmede kullanılır ve belirli özelliklere dayalı kararlar alarak bir karar ağacı oluştururlar.Sonuç tanımlanana kadar bir dizi soru üzerinden giderek çalışırlar.Karar ağaçları, K-means kümeleme uygunken sınıflandırma görevleri için kullanılabilir. kümeleme görevleri için.