Forskjellen mellom clustering og klassifisering
Share
De nøkkelforskjell mellom clustering og klassifisering er det clustering er en ikke-overvåket læringsteknikk som grupperer lignende forekomster på grunnlag av funksjoner mens klassifisering er en veiledet læringsteknikk som tilordner forhåndsdefinerte koder til forekomster på grunnlag av funksjoner.
Selv om clustering og klassifisering ser ut til å være lignende prosesser, er det en forskjell mellom dem basert på deres betydning. I data mining verden er clustering og klassifisering to typer læringsmetoder. Begge disse metodene karakteriserer objekter i grupper ved hjelp av en eller flere funksjoner.
INNHOLD
1. Oversikt og nøkkelforskjell
2. Hva er Clustering
3. Hva er klassifisering
4. Side ved side-sammenligning - Clustering vs klassifisering i tabellform
5. Sammendrag
Hva er Clustering?
Clustering er en metode for å gruppere objekter på en slik måte at objekter med lignende funksjoner kommer sammen, og objekter med ulike funksjoner går fra hverandre. Det er en vanlig teknikk for statistisk dataanalyse for maskinlæring og datautvinning. Exploratory data analysis and generalization er også et område som bruker clustering.
Figur 01: Clustering
Clustering tilhører ukontrollert data mining. Det er ikke en enkelt spesifikk algoritme, men det er en generell metode for å løse en oppgave. Derfor er det mulig å oppnå klynging ved hjelp av ulike algoritmer. Den riktige klyngalgoritmen og parameterinnstillingene avhenger av de enkelte datasettene. Det er ikke en automatisk oppgave, men det er en iterativ prosess med funn. Derfor er det nødvendig å endre databehandling og parametermodellering til resultatet oppnår ønskede egenskaper. K-betyr clustering og hierarkisk clustering er to vanlige klustringsalgoritmer i data mining.
Hva er klassifisering?
Klassifisering er en kategoriseringsprosess som bruker et treningssett med data for å gjenkjenne, skille og forstå objekter. Klassifisering er en veiledet læringsteknikk hvor et treningssett og korrekt definerte observasjoner er tilgjengelige.
Figur 02: Klassifisering
Algoritmen som implementerer klassifisering er klassifiseringen mens observasjonene er tilfellene. K-Nærmeste naboalgoritme og beslutningstreetalgoritmer er de mest kjente klassifikasjonsalgoritmer i data mining.
Hva er forskjellen mellom clustering og klassifisering?
Clustering er uovervåket læring mens klassifisering er en veiledet læringsteknikk. Den grupperer lignende forekomster på grunnlag av funksjoner mens klassifisering tilordner forhåndsdefinerte koder til forekomster på grunnlag av funksjoner. Clustering deler datasettet i delinnstillinger for å gruppere forekomster med lignende funksjoner. Det bruker ikke merket data eller et treningssett. På den annen side, kategoriser de nye dataene i henhold til observasjonene til treningssettet. Treningssettet er merket.
Målet med clustering er å gruppere et sett med objekter for å finne ut om det er noen sammenheng mellom dem, mens klassifisering tar sikte på å finne hvilken klasse et nytt objekt tilhører fra settet av forhåndsdefinerte klasser.
Sammendrag - Clustering vs Klassifisering
Klynging og klassifisering kan virke likt fordi begge data mining algoritmer deler datasettet i delsett, men de er to forskjellige læringsteknikker, i data mining for å få pålitelig informasjon fra en samling av rå data. Forskjellen mellom clustering og klassifisering er at clustering er en ikke-overvåket læringsteknikk som grupperer lignende forekomster på grunnlag av funksjoner mens klassifisering er en veiledet læringsteknikk som tilordner forhåndsdefinerte koder til forekomster på grunnlag av funksjoner.
