神经网络算法和聚类算法的区别

Question

如题所述

Answer 1

实现原理和应用领域不同。根据查询电子发烧友网显示。
1、神经网络算法的实现原理是每个神经元把最初的输入值乘以一定的权重，并加上其他输入到这个神经元里的值（并结合其他信息值），最后算出一个总和，再经过神经元的偏差调整，最后用激励函数把输出值标准化，应用在流程建模与控制中。
2、聚类算法的实现原理是以空间中k个点为中心进行聚类，对最靠近的对象归类。通过迭代的方法，逐次更新各聚类中心的值，直至得到最好的聚类结果。应用在电子商务和社交网络中。