¿Por qué la red neuronal Matlab tiene herramientas de análisis de conglomerados, reconocimiento de patrones y ajuste? ¿Existe alguna diferencia entre redes neuronales, agrupaciones y patrones?

Tengo entendido que las redes neuronales se pueden utilizar para la predicción, el reconocimiento de patrones, la agrupación y las herramientas de ajuste son la propia caja de herramientas de MATLAB.

El reconocimiento y la clasificación de patrones se basan en datos originales a través del aprendizaje. Entrene la red para predecir nuevas fuentes de datos y utilice los resultados de la predicción para determinar a qué categoría pertenece.

El análisis de conglomerados real consiste en determinar a qué clase pertenece calculando de forma iterativa la distancia entre clases dado el punto inicial, la agrupación de linaje y la agrupación de kmeans.

Las redes neuronales tienden a tener aprendizaje supervisado. Los datos de muestra y la salida de categoría se dan como (0,1), (1,0). luego los nuevos datos se calculan la salida y determinan la categoría a través de la salida.