 İki farklı makine öğrenimi algoritmasının özelliklerini karşılaştırın ve karşılaştırın
K-ortalama kümeleme ve Karar Ağacı
K-means kümeleme, bir veri kümesi kullanan ve içinde yapılar veya kümeler bulan denetimsiz bir öğrenme biçimidir. Veri kümesinin özelliklerine göre en benzer veri gruplarıyla kümeler oluşturarak çalışır. Denetimli öğrenmede karar ağaçları kullanılır ve belirli özelliklere dayalı kararlar alarak bir karar ağacı oluştururlar. Sonuç tanımlanana kadar bir dizi sorudan geçerek çalışırlar. Karar ağaçları, sınıflandırma görevleri için kullanılabilirken, K-means kümeleme, kümeleme görevleri için uygundur.