Forskjell mellom clustering og klassifisering

Hovedforskjell - Clustering vs Klassifisering

Selv om klynging og klassifisering ser ut til å være liknende 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. Hovedforskjellen mellom clustering og klassifisering er at clustering er en ikke-overvåket læringsteknikk som brukes til å gruppere lignende forekomster på grunnlag av funksjoner mens klassifisering er en veiledet læringsteknikk som brukes til å tilordne forhåndsdefinerte koder til forekomster på grunnlag av funksjoner.

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 ulik funksjon går i stykker. Det er en vanlig teknikk for statistisk dataanalyse som brukes i maskinlæring og datautvinning. Clustering kan brukes til utforskende data analyse og generalisering.

Klynger tilhører ukontrollert datautvinning, og klynger er ikke en enkelt spesifikk algoritme, men en generell metode for å løse oppgaven. Clustering kan oppnås med 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 klusteralgoritmer som brukes i data mining.

Hva er klassifisering?

Klassifisering er en kategoriseringsprosess der objekter blir anerkjent, differensiert og forstått på grunnlag av treningssettet av data. Klassifisering er en veiledet læringsteknikk der et treningssett og korrekt definerte observasjoner er tilgjengelige.

Algoritmen som implementerer klassifisering er ofte kjent som klassifikatoren, og observasjonene er ofte kjent som forekomsten. K-Nærmeste naboalgoritme og beslutningstreetalgoritmer er de mest kjente klassifikasjonsalgoritmene som brukes i data mining.

Hva er forskjellen mellom clustering og klassifisering ?

Definisjoner av clustering og klassifisering:

Clustering: Clustering er en ikke-overvåket læringsteknikk som brukes til å gruppere lignende forekomster på grunnlag av funksjoner.

Klassifisering: Klassifisering er en veiledet læringsteknikk som brukes til å tilordne forhåndsdefinerte koder til forekomster på grunnlag av funksjoner.

Kjennetegn ved clustering og klassifisering:

Tilsyn:

Clustering: Clustering er en ikke-overvåket læringsteknikk.

Klassifisering: Klassifisering er en veiledet læringsteknikk.

Treningssett:

Clustering: Et treningssett brukes ikke i gruppering.

Klassifisering: Et treningssett brukes til å finne likheter i klassifisering.

Prosess:

Clustering: Statistiske begreper brukes, og datasettene er delt inn i delsett med lignende funksjoner.

Klassifisering: Klassifisering bruker algoritmen til å kategorisere de nye dataene i henhold til observasjonene i treningssettet.

Etiketter:

Clustering: Det er ingen etiketter i gruppering.

Klassifisering: Det er etiketter for noen punkter.

Formål:

Clustering: Formålet med clustering er å gruppere et sett med objekter for å finne ut om det er noen sammenheng mellom dem.

Klassifisering: Formålet med clustering er å finne hvilken klasse et nytt objekt tilhører fra settet av forhåndsdefinerte klasser.

Clustering vs Klassifisering - Sammendrag

Klyping og klassifisering kan virke likt fordi begge data mining algoritmer deler datasettet i delsett, men de er to forskjellige læringsteknikker som brukes i data mining for å få pålitelig informasjon fra en samling av rå data.

Image Courtesy: "Cluster-2" av Cluster-2. gif: hellisp derivative work: (Public Domain) via Wikimedia Commons "Magnetisme" av John Aplessed - Eget arbeid. (Offentlig domene) via Commons