基于聚类算法的二分类问题研究

分类预测是机器学习的基础任务,在机器视觉、文本分析、在线广告等领域均有广泛的应用,对行业发展具有极大的促进作用。随着信息技术的发展,数据规模不断扩大,复杂的高维数据使得传统的分析方法变得困难,以至于现有的深度学习模型在对复杂数据集进行分类预测时,常常出现预测性能不够理想的情况。在广告点击预测领域,通过引入聚类方法,充分利用数据内在的隐式关系,有助于构建更准确、鲁棒性更好的分类模型。