Różnica między grupowaniem a klasyfikacją
Share
The kluczowa różnica między klastrowaniem a klasyfikacją jest to klastrowanie jest techniką uczenia się bez nadzoru, która grupuje podobne wystąpienia na podstawie funkcji, podczas gdy klasyfikacja jest techniką uczenia nadzorowanego, która przypisuje predefiniowane znaczniki do wystąpień na podstawie funkcji.
Chociaż grupowanie i klasyfikacja wydają się być podobnymi procesami, istnieje różnica między nimi w zależności od ich znaczenia. W świecie eksploracji danych klastrowanie i klasyfikacja to dwa rodzaje metod uczenia się. Obie te metody charakteryzują obiekty w grupy według jednej lub więcej cech.
ZAWARTOŚĆ
1. Przegląd i kluczowa różnica
2. Co to jest klastrowanie
3. Co to jest klasyfikacja
4. Porównanie obok siebie - grupowanie a klasyfikacja w formie tabelarycznej
5. Podsumowanie
Co to jest klastrowanie?
Grupowanie jest metodą grupowania obiektów w taki sposób, że obiekty o podobnych cechach łączą się, a obiekty o różnych cechach się rozchodzą. Jest to powszechna technika analizy danych statystycznych do uczenia maszynowego i eksploracji danych. Analiza i uogólnianie danych eksploracyjnych to także obszar wykorzystujący klastrowanie.
Rysunek 01: Klastrowanie
Klastrowanie należy do eksploracji danych bez nadzoru. Nie jest to jeden konkretny algorytm, ale jest to ogólna metoda rozwiązania zadania. Dlatego możliwe jest uzyskanie klastrowania przy użyciu różnych algorytmów. Odpowiedni algorytm klastra i ustawienia parametrów zależą od poszczególnych zestawów danych. To nie jest automatyczne zadanie, ale iteracyjny proces odkrywania. Dlatego konieczna jest modyfikacja przetwarzania danych i modelowania parametrów, aż wynik osiągnie pożądane właściwości. K-średnich i klastrowanie hierarchiczne to dwa popularne algorytmy klastrowania w eksploracji danych.
Co to jest klasyfikacja?
Klasyfikacja to proces kategoryzacji, który wykorzystuje zestaw danych szkoleniowych do rozpoznawania, różnicowania i rozumienia obiektów. Klasyfikacja jest nadzorowaną techniką uczenia się, w której dostępny jest zestaw szkoleniowy i poprawnie zdefiniowane obserwacje.
Rysunek 02: Klasyfikacja
Algorytm implementujący klasyfikację jest klasyfikatorem, podczas gdy obserwacje są instancjami. Algorytmy K-Nearest Neighbor i algorytmy drzewa decyzyjnego są najbardziej znanymi algorytmami klasyfikacji w eksploracji danych.
Jaka jest różnica między grupowaniem a klasyfikacją?
Grupowanie jest uczeniem się bez nadzoru, natomiast klasyfikacja jest techniką uczenia się nadzorowanego. Grupuje podobne wystąpienia na podstawie cech, a klasyfikacja przypisuje predefiniowane znaczniki do wystąpień na podstawie cech. Klastrowanie dzieli zestaw danych na podzbiory, aby pogrupować instancje o podobnych funkcjach. Nie wykorzystuje danych oznaczonych ani zestawu szkoleniowego. Z drugiej strony kategoryzuj nowe dane zgodnie z obserwacjami zestawu treningowego. Zestaw treningowy jest oznaczony.
Celem grupowania jest zgrupowanie zestawu obiektów w celu ustalenia, czy istnieje między nimi jakaś relacja, podczas gdy klasyfikacja ma na celu ustalenie, do której klasy należy nowy obiekt ze zbioru predefiniowanych klas.
Podsumowanie - grupowanie 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 z kolekcji surowych danych. Różnica między klastrowaniem a klasyfikacją polega na tym, że klastrowanie jest techniką uczenia się bez nadzoru, która grupuje podobne wystąpienia na podstawie cech, podczas gdy klasyfikacja jest techniką uczenia nadzorowanego, która przypisuje predefiniowane znaczniki do wystąpień na podstawie funkcji.
