Skillnad mellan klustring och klassificering
Share
De nyckelskillnad mellan klustring och klassificering är det clustering är en oövervakad inlärningsteknik som grupperar liknande instanser utifrån funktioner medan klassificering är en övervakad inlärningsteknik som tilldelar fördefinierade taggar till exempel på grundval av funktioner.
Även om gruppering och klassificering förefaller vara liknande processer, är det en skillnad mellan dem baserat på deras betydelse. I datautvinningsvärlden är gruppering och klassificering två typer av inlärningsmetoder. Båda dessa metoder karakteriserar objekt i grupper med en eller flera funktioner.
INNEHÅLL
1. Översikt och nyckelskillnad
2. Vad är Clustering
3. Vad är klassificering
4. Jämförelse vid sida vid sida - Clustering vs klassificering i tabellform
5. Sammanfattning
Vad är Clustering?
Clustering är en metod för att gruppera objekt på ett sådant sätt att objekt med liknande egenskaper kommer ihop, och objekt med olika egenskaper går ifrån varandra. Det är en vanlig teknik för statistisk dataanalys för maskininlärning och datautvinning. Exploratory data analysis and generalization är också ett område som använder kluster.
Figur 01: Clustering
Clustering hör till oövervakad datautvinning. Det är inte en enda specifik algoritm, men det är en allmän metod för att lösa en uppgift. Därför är det möjligt att uppnå kluster med olika algoritmer. Den lämpliga klusteralgoritmen och parametervärdena beror på de enskilda datasætten. Det är inte en automatisk uppgift, men det är en iterativ upptäcktsprocess. Därför är det nödvändigt att ändra databehandling och parametermodellering tills resultatet uppnår de önskade egenskaperna. K-betyder kluster och hierarkisk klustring är två vanliga klustringsalgoritmer vid data mining.
Vad är klassificering?
Klassificering är en kategoriseringsprocess som använder en träningsuppsättning för att identifiera, skilja och förstå objekt. Klassificering är en övervakad inlärningsteknik där en träningsuppsättning och korrekt definierade observationer finns tillgängliga.
Figur 02: Klassificering
Den algoritm som implementerar klassificering är klassificeringen medan observationerna är fallen. K-Närmaste grannalgoritm och beslutstreealgoritmer är de mest kända klassificeringsalgoritmerna inom datavinnning.
Vad är skillnaden mellan kluster och klassificering?
Clustering är oövervakat lärande medan klassificering är en övervakad inlärningsteknik. Det grupperar liknande exempel på grundval av funktioner medan klassificering tilldelar fördefinierade taggar till instanser utifrån funktioner. Clustering delar upp datasetet i deluppsättningar för att gruppera instanser med liknande funktioner. Det använder inte märkt data eller en träningssats. Å andra sidan, kategorisera de nya uppgifterna enligt observationerna från träningssatsen. Träningsuppsättningen är märkt.
Målet med gruppering är att gruppera en uppsättning objekt för att hitta om det finns något samband mellan dem, medan klassificeringen syftar till att hitta vilken klass ett nytt objekt tillhör från uppsättningen av fördefinierade klasser.
Sammanfattning - Clustering vs Klassificering
Klyvning och klassificering kan tyckas likaledes eftersom båda datavinnningsalgoritmerna delar upp datasatsen i delmängder, men de är två olika inlärningstekniker, i datautvinning för att få tillförlitlig information från en samling rådata. Skillnaden mellan gruppering och klassificering är att gruppering är en oövervakad inlärningsteknik som grupperar liknande instanser utifrån funktioner medan klassificering är en övervakad inlärningsteknik som tilldelar fördefinierade taggar till exempel på grundval av funktioner.
