「クラスの分離」とはどういう意味ですか？

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クラスの分離っていうのは、データセット内の異なるグループやクラスがどれだけはっきり区別できるかってことだよ。異なるクラスがちゃんと分かれてたら、新しいアイテムを見つけたり分類したりするのがラクになるんだ。

データをビジュアル化する時に、いいクラス分離っていうのは、似たようなアイテムが一緒にまとまってて、違うアイテムは離れてるってこと。これって、人がデータをもっと理解しやすくして、より正確な判断をするのに大事なんだ。

例えば、医療画像では、健康な組織の画像と不健康な組織の画像がしっかり分かれてたら、医者が条件をすぐに認識して分類できるようになる。これによって、データの分析の仕方や、見つかった情報の共有の仕方が改善されるんだ。