Kluczową różnicą między grupowaniem a klasyfikacją jest to, że grupowanie jest techniką uczenia się nienadzorowanego, która grupuje podobne instancje na podstawie cech, podczas gdy klasyfikacja jest techniką nadzorowanego uczenia się, która przypisuje predefiniowane tagi do instancji na podstawie cech.
Chociaż tworzenie klastrów i klasyfikacja wydają się być podobnymi procesami, istnieje różnica między nimi ze względu na ich znaczenie. W świecie eksploracji danych grupowanie i klasyfikacja to dwa rodzaje metod uczenia się. Obie te metody charakteryzują obiekty w grupy według jednej lub więcej cech.
ZAWARTOŚĆ
1. Omówienie i kluczowa różnica
2. Co to jest klaster
3. Czym jest klasyfikacja
4. Porównanie bezpośrednie - grupowanie a klasyfikacja w formie tabelarycznej
5. Podsumowanie
Co to jest klastrowanie?
Grupowanie to metoda grupowania obiektów w taki sposób, że obiekty o podobnych cechach łączą się, a obiekty o odmiennych cechach rozpadają się. Jest to powszechna technika statystycznej analizy danych na potrzeby uczenia maszynowego i eksploracji danych. Eksploracyjna analiza danych i uogólnianie to również obszar, w którym wykorzystuje się grupowanie.
Rysunek 01: Klastrowanie
Klastrowanie należy do nienadzorowanej eksploracji danych. Nie jest to pojedynczy określony algorytm, ale ogólna metoda rozwiązywania zadania. Dlatego możliwe jest osiągnięcie klastrowania przy użyciu różnych algorytmów. Odpowiedni algorytm klastra i ustawienia parametrów zależą od indywidualnych zestawów danych. Nie jest to zadanie automatyczne, ale iteracyjny proces odkrywania. Dlatego konieczne jest modyfikowanie przetwarzania danych i modelowania parametrów, aż wynik osiągnie pożądane właściwości. Klastrowanie k-średnich i klastrowanie hierarchiczne to dwa popularne algorytmy klastrowania w eksploracji danych.
Co to jest klasyfikacja?
Klasyfikacja to proces kategoryzacji, który wykorzystuje zbiór danych uczących do rozpoznawania, rozróżniania i rozumienia obiektów. Klasyfikacja to nadzorowana technika uczenia się, w której dostępny jest zestaw treningowy i poprawnie zdefiniowane obserwacje.
Rysunek 02: Klasyfikacja
Algorytm implementujący klasyfikację jest klasyfikatorem, podczas gdy obserwacje są instancjami. Algorytm K-Nearest Neighbor i algorytmy drzew decyzyjnych to najbardziej znane algorytmy klasyfikacyjne w eksploracji danych.
Jaka jest różnica między grupowaniem a klasyfikacją?
Klastrowanie to uczenie się bez nadzoru, podczas gdy klasyfikacja to technika uczenia się nadzorowanego. Grupuje podobne instancje na podstawie cech, podczas gdy klasyfikacja przypisuje do instancji predefiniowane tagi na podstawie cech. Klastrowanie podzieliło zbiór danych na podzbiory w celu pogrupowania instancji o podobnych funkcjach. Nie używa oznaczonych danych ani zestawu uczącego. Z drugiej strony, skategoryzuj nowe dane zgodnie z obserwacjami ze zbioru uczącego. Zestaw treningowy jest oznaczony.
Celem grupowania jest zgrupowanie zbioru obiektów w celu ustalenia, czy istnieje między nimi jakakolwiek relacja, podczas gdy klasyfikacja ma na celu znalezienie klasy, do której należy nowy obiekt ze zbioru predefiniowanych klas.
Podsumowanie - klastrowanie a klasyfikacja
Klastrowanie i klasyfikacja mogą wydawać się podobne, ponieważ oba algorytmy eksploracji danych dzielą zestaw danych na podzbiory, ale są to dwie różne techniki uczenia się w eksploracji danych w celu uzyskania wiarygodnych informacji ze zbioru surowych danych. Różnica między grupowaniem a klasyfikacją polega na tym, że grupowanie jest techniką uczenia się nienadzorowanego, która grupuje podobne instancje na podstawie cech, podczas gdy klasyfikacja jest techniką uczenia nadzorowanego, która przypisuje predefiniowane tagi do instancji na podstawie cech.
Zdjęcie dzięki uprzejmości:
1.”Cluster-2 ″ autorstwa Cluster-2.gif: hellisp pochodne dzieło: (Public Domain) via Wikimedia Commons 2.„ Magnetism”autorstwa Johna Aplessed - Praca własna. (Domena publiczna) za pośrednictwem Wikimedia Commons
