Razlika između klasteriranja i klasifikacije
Share
ključna razlika između grupiranja i klasifikacije je to klasteriranje je nenadzirana tehnika učenja koja grupira slične instance na temelju značajki, dok je klasifikacija nadzirana tehnika učenja koja instancira unaprijed definirane oznake instancama na temelju značajki.
Iako se čini da su grupiranje i razvrstavanje slični procesi, postoji razlika između njih na temelju njihovog značenja. U procesu iskopavanja podataka, klasteriranje i razvrstavanje dvije su metode učenja. Obje ove metode karakteriziraju objekte u grupe po jednom ili više značajki.
SADRŽAJ
1. Pregled i ključne razlike
2. Što je klasteriranje
3. Što je klasifikacija
4. Usporedna usporedba - Klasterizacija prema klasifikaciji u tabličnom obliku
5. Sažetak
Što je klasteriranje?
Klasteriranje je metoda grupiranja objekata na takav način da se predmeti sa sličnim značajkama zbližavaju, a objekti s različitim značajkama razdvajaju. Uobičajena je tehnika statističke analize podataka za strojno učenje i vađenje podataka. Istraživačka analiza i generalizacija podataka također je područje koje koristi grupiranje.
Slika 01: Klasteriranje
Klasteriranje spada u nenadzirani rudarstvo podataka. To nije pojedinačni algoritam, ali općenita je metoda rješavanja zadatka. Stoga je moguće postići klasteriranje pomoću različitih algoritama. Odgovarajući algoritam klastera i postavke parametara ovise o pojedinačnim skupovima podataka. To nije automatski zadatak, ali to je iterativni proces otkrivanja. Stoga je potrebno izmijeniti obradu podataka i modeliranje parametara sve dok rezultat ne postigne željena svojstva. K-znači klasteriranje i hijerarhijsko grupiranje dva su uobičajena algoritma grupiranja u iskopavanju podataka.
Što je klasifikacija?
Klasifikacija je postupak kategorizacije koji koristi set podataka za trening za prepoznavanje, razlikovanje i razumijevanje objekata. Razvrstavanje je nadzirana tehnika učenja u kojoj su dostupni skup treninga i ispravno definirana zapažanja.
Slika 02: Klasifikacija
Algoritam koji provodi klasifikaciju je klasifikator dok su promatranja slučajevi. K-najbliži algoritmi za susjede i stablo odluka najpoznatiji su klasifikacijski algoritmi u iskopavanju podataka.
Koja je razlika između klasteriranja i klasifikacije?
Klasteriranje je nekontrolirano učenje, a klasifikacija je nadzirana tehnika učenja. Grupira slične instance na temelju značajki, dok klasifikacija unaprijed definirane oznake dodjeljuje instancama na temelju značajki. Klasteriranje je podijelilo skup podataka na podskupove da bi se grupirale instance sa sličnim značajkama. Ne koristi obilježene podatke ili set za trening. S druge strane, nove podatke kategorizirajte prema opažanjima skupa treninga. Trening set je označen.
Cilj grupiranja je grupiranje skupa objekata da bi se utvrdilo da li postoji neki odnos među njima, dok klasifikacija ima za cilj utvrditi kojoj klasi novi objekt pripada iz skupa unaprijed definiranih klasa.
Sažetak - Klasteriranje prema klasifikaciji
Grupiranje i razvrstavanje mogu se činiti sličnima jer oba algoritma iskopavanja podataka dijele skup podataka u podskupine, ali to su dvije različite tehnike učenja, pri izvlačenju podataka kako bi se dobili pouzdani podaci iz zbirke neobrađenih podataka. Razlika između klasteriranja i klasifikacije je u tome što je klasteriranje nenadzirana tehnika učenja koja grupira slične instance na temelju značajki dok je klasifikacija nadzirana tehnika učenja koja dodijeli unaprijed definirane oznake instancama na temelju značajki.
