爱吃草莓的葡萄2024-04-15 15:04:35

同学你好。SVM（支持向量机）和KNN（K最近邻）是监督学习算法，它们用于分类问题，其中输出标签（Y）是离散的。SVM通过找到最优的超平面来分隔不同类别的数据点，而KNN则是根据邻近的已知标签数据点来对未知数据点进行分类。这些算法的设计和目标是为了预测或分类数据的标签，因此它们通常用于离散的输出变量。
另一方面，PCA（主成分分析）、K-means聚类和层次聚类是非监督学习算法，它们不依赖于输出标签进行数据分割或分类。这些算法的目标是发现数据中的结构、减少数据的维度或对数据进行聚类，而不需要事先知道数据的标签。因此，它们可以用于连续数据的分析，因为它们不依赖于离散的类别标签。

总的来说，SVM和KNN之所以用于离散标签的分类问题，是因为它们的设计目的就是为了预测或分类数据的标签。而PCA、K-means聚类和层次聚类之所以可以用于连续数据，是因为它们的目的在于探索数据结构、降维或聚类，而不需要知道数据的标签。