1. 과학 및 데이터 분석 :
* 공유 특성에 따라 객체 또는 데이터를 그룹으로 분류합니다. 이것은 정보를 구성하고 데이터를 이해하며 결론을 도출하는 데 사용됩니다. 예를 들어, 동물을 종으로, 식물을 가족으로 또는 질병으로 분류합니다.
2. 기계 학습에서 :
* 머신 러닝 모델이 입력의 클래스 또는 범주를 예측하도록 훈련되는 감독 학습 유형 예를 들어, 이메일을 스팸 또는 스팸으로 분류하거나 고양이 나 개 이미지를 식별합니다.
3. 일반적으로 :
* 사물을 수업이나 범주로 배치하는 행위. 크기, 모양, 색상 또는 기능과 같은 다양한 방식으로 수행 할 수 있습니다.
다음은 다른 맥락에서 분류의 몇 가지 예입니다 :
* 도서관 : 사서는 쉽게 검색 할 수 있도록 책을 다른 범주 (소설, 논픽션 등)로 분류합니다.
* 분류 학적 분류 : 과학자들은 공유 특성에 따라 살아있는 유기체를 다른 그룹 (왕국, 계통, 계급 등)으로 분류합니다.
* 스팸 필터 : 스팸 필터는 이메일을 다양한 요인에 따라 스팸으로 또는 스팸으로 분류합니다.
* 의료 진단 : 의사는 환자의 증상을 다른 질병 범주로 분류하여 진단을 내립니다.
본질적으로 분류는 비슷한 것들을 함께 그룹화하여 질서와 이해를 창출하는 것입니다.
