Huvudskillnaden mellan kluster och klassificering är att kluster är en icke-övervakad inlärningsteknik som grupperar liknande instanser på grundval av funktioner medan klassificering är en övervakad inlärningsteknik som tilldelar fördefinierade taggar till instanser på grundval av funktioner.
Även om kluster och klassificering verkar vara liknande processer, finns det en skillnad mellan dem baserat på deras betydelse. I datagruppen är kluster 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 kluster
3. Vad är klassificering
4. Jämförelse sida vid sida - Klustering mot klassificering i tabellform
5. Sammanfattning
Vad är klustring?
Clustering är en metod för att gruppera objekt på ett sådant sätt att objekt med liknande egenskaper kommer samman och objekt med olika funktioner går ihop. Det är en vanlig teknik för statistisk dataanalys för maskininlärning och datautvinning. Explorativ dataanalys och generalisering är också ett område som använder klustring.
Figur 01: klustring
Clustering tillhör dataövervakning utan tillsyn. 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 genom att använda olika algoritmer. Lämplig klusteralgoritm och parameterinställningar beror på de enskilda datamängderna. Det är inte en automatisk uppgift, men det är en iterativ upptäcktsprocess. Därför är det nödvändigt att modifiera databehandling och parametermodellering tills resultatet uppnår de önskade egenskaperna. K-betyder kluster och hierarkiskt kluster är två vanliga klusteralgoritmer vid datautvinning.
Vad är klassificering?
Klassificering är en kategoriseringsprocess som använder en träningsuppsättning av data för att känna igen, differentiera och förstå objekt. Klassificering är en övervakad inlärningsteknik där en träningssats och korrekt definierade observationer finns tillgängliga.
Figur 02: Klassificering
Algoritmen som implementerar klassificering är klassificeraren medan observationerna är instanserna. K-närmaste grannalgoritmer och beslutsträdalgoritmer är de mest kända klassificeringsalgoritmerna inom datautvinning.
Vad är skillnaden mellan kluster och klassificering?
Kluster är inlärning utan tillsyn medan klassificering är en övervakad inlärningsteknik. Den grupperar liknande förekomster på grundval av funktioner medan klassificering tilldelar fördefinierade taggar till instanser på grundval av funktioner. Clustering delade datauppsättningen i delmängder för att gruppera instanser med liknande funktioner. Det använder inte märkta data eller en träningsuppsättning. Å andra sidan, kategorisera de nya uppgifterna enligt observationerna i träningsuppsättningen. Träningssatsen är märkt.
Målet med klustring är att gruppera en uppsättning objekt för att hitta om det finns något samband mellan dem, medan klassificering syftar till att hitta vilken klass ett nytt objekt tillhör från uppsättningen fördefinierade klasser.
Sammanfattning - Clustering vs Classification
Kluster och klassificering kan verka likartade eftersom båda datagruppsalgoritmer delar upp datauppsättningen i delmängder, men de är två olika inlärningstekniker, i datagrupp för att få tillförlitlig information från en samling rådata. Skillnaden mellan klustring och klassificering är att klustring är en icke-övervakad inlärningsteknik som grupperar liknande instanser på grundval av funktioner medan klassificering är en övervakad inlärningsteknik som tilldelar fördefinierade taggar till instanser på grundval av funktioner.
Bild med tillstånd:
1.”Cluster-2 ″ av Cluster-2.gif: hellisp derivatarbete: (Public Domain) via Wikimedia Commons 2.” Magnetism”av John Aplessed - Eget arbete. (Public Domain) via Wikimedia Commons
