Индуктивный и трансдуктивный взгляд

<h2>Два взгляда на вывод</h2> <p>В машинном обучении часто различают индуктивный и трансдуктивный вывод. При <strong>индуктивном</strong> подходе модель обучается на одной выборке и затем должна работать с новыми объектами. При <strong>трансдуктивном</strong> подходе основная цель — найти структуру именно в уже заданном наборе объектов.</p> <p>Кластеризация часто ближе к трансдуктивной постановке: алгоритм получает конкретную выборку и ищет ее внутреннее разбиение. Но некоторые методы позволяют затем назначать новые точки к уже найденным группам. Например, после K-Means можно отнести новый объект к ближайшему центроиду, а после GMM — оценить вероятности принадлежности компонентам.</p> <h2>Почему это важно</h2> <p>Если требуется регулярно обрабатывать новые данные, нужно выбирать метод, у которого есть понятное правило применения к новым объектам. Если цель — исследовать одну конкретную выборку, можно использовать методы, которые строят структуру только для нее: например, некоторые графовые или иерархические подходы.</p>