¿Cuál es la diferencia entre la agrupación jerárquica y la clasificación aleatoria de bosques?


Respuesta 1:

Primero: la agrupación es un algoritmo de ML no supervisado, funciona en datos no etiquetados. Random Forest es un algoritmo de aprendizaje supervisado, funciona con datos etiquetados (tanto de regresión como de clasificación).

Segundo: así es como funcionan

Agrupación jerárquica agrupa los datos en jerarquías, de dos maneras: de arriba abajo, de abajo hacia arriba.

Arriba hacia abajo: comenzamos con un clúster (que contiene todos los datos) y avanzamos hacia abajo, creando un nuevo clúster que menos coincide con otros datos en cada paso de forma iterativa hasta que tengamos un clúster para cada punto de datos.

De abajo hacia arriba: comenzamos con n grupos para n puntos de datos y luego combinamos 2 grupos que tienen la máxima similitud en uno solo en cada paso de forma iterativa, hasta que tengamos un solo grupo.

Así es como funciona Random Forest-

Answer La respuesta de Singh a ¿Cómo funciona el bosque aleatorio para la regresión?