Diferența cheie dintre grupare și clasificare este că gruparea este o tehnică de învățare nesupravegheată care grupează instanțe similare pe baza caracteristicilor, în timp ce clasificarea este o tehnică de învățare supravegheată care atribuie etichete predefinite instanțelor pe baza caracteristicilor.
Deși gruparea și clasificarea par a fi procese similare, există o diferență între ele în funcție de semnificația lor. În lumea exploatării datelor, gruparea și clasificarea sunt două tipuri de metode de învățare. Ambele metode caracterizează obiectele în grupuri după una sau mai multe caracteristici.
Ce este clusterizarea?
Clustering este o metodă de grupare a obiectelor în așa fel încât obiectele cu caracteristici similare să vină împreună, iar obiectele cu caracteristici diferite să se despartă. Este o tehnică comună pentru analiza datelor statistice pentru învățarea automată și extragerea datelor. Analiza exploratorie a datelor și generalizarea este, de asemenea, un domeniu care utilizează gruparea.
Figura 01: Clustering
Clusteringul aparține extragerii de date nesupravegheate. Nu este un singur algoritm specific, ci este o metodă generală de rezolvare a unei sarcini. Prin urmare, este posibil să se realizeze clustering folosind diverși algoritmi. Algoritmul de cluster adecvat și setările parametrilor depind de seturile de date individuale. Nu este o sarcină automată, dar este un proces iterativ de descoperire. Prin urmare, este necesar să se modifice procesarea datelor și modelarea parametrilor până când rezultatul atinge proprietățile dorite. Clustering-ul K-means și clustering ierarhic sunt doi algoritmi obișnuiți de clustering în data mining.
Ce este clasificarea?
Clasificarea este un proces de clasificare care utilizează un set de date de antrenament pentru a recunoaște, diferenția și înțelege obiectele. Clasificarea este o tehnică de învățare supravegheată în care sunt disponibile un set de antrenament și observații definite corect.
Figura 02: Clasificare
Algoritmul care implementează clasificarea este clasificatorul, în timp ce observațiile sunt instanțele. Algoritmul K-Nearest Neighbor și algoritmii arborelui de decizie sunt cei mai faimoși algoritmi de clasificare în data mining.
Care este diferența dintre grupare și clasificare?
Clustering este o învățare nesupravegheată, în timp ce Clasificarea este o tehnică de învățare supravegheată. Grupează instanțe similare pe baza caracteristicilor, în timp ce clasificarea atribuie etichete predefinite instanțelor pe baza caracteristicilor. Clustering a împărțit setul de date în subseturi pentru a grupa instanțe cu caracteristici similare. Nu utilizează date etichetate sau un set de antrenament. Pe de altă parte, clasificați noile date în funcție de observațiile setului de antrenament. Setul de antrenament este etichetat.
Scopul grupării este de a grupa un set de obiecte pentru a afla dacă există vreo relație între ele, în timp ce clasificarea urmărește să găsească cărei clase îi aparține un nou obiect din setul de clase predefinite.
Rezumat – Clustering vs Clasificare
Clusteringul și clasificarea pot părea similare deoarece ambii algoritmi de data mining împart setul de date în subseturi, dar sunt două tehnici de învățare diferite, în data mining pentru a obține informații fiabile dintr-o colecție de date brute. Diferența dintre grupare și clasificare este că gruparea este o tehnică de învățare nesupravegheată care grupează instanțe similare pe baza caracteristicilor, în timp ce clasificarea este o tehnică de învățare supravegheată care atribuie etichete predefinite instanțelor pe baza caracteristicilor.
Cu amabilitatea imaginii:
1.”Cluster-2″ de Cluster-2.gif: lucrare derivată hellisp: (Domeniu public) prin Wikimedia Commons 2.”Magnetism” de John Aplessed – Lucrări proprii. (Domeniu public) prin Wikimedia Commons
