Perbezaan antara clustering dan klasifikasi

The Perbezaan utama antara clustering dan klasifikasi ialah Clustering adalah teknik pembelajaran yang tidak diselia yang kumpulan yang sama berdasarkan ciri -ciri manakala klasifikasi adalah teknik pembelajaran yang diselia yang memberikan tag yang telah ditetapkan untuk contohnya berdasarkan ciri -ciri.

Walaupun clustering dan klasifikasi kelihatan seperti proses yang sama, terdapat perbezaan di antara mereka berdasarkan maknanya. Di dunia perlombongan data, kluster dan klasifikasi adalah dua jenis kaedah pembelajaran. Kedua -dua kaedah ini mencirikan objek ke dalam kumpulan oleh satu atau lebih ciri.

Kandungan

1. Gambaran Keseluruhan dan Perbezaan Utama
2. Apa itu clustering
3. Apa itu klasifikasi
4. Perbandingan sampingan - klustering vs klasifikasi dalam bentuk jadual
5. Ringkasan

Apa itu clustering?

Clustering adalah kaedah pengumpulan objek sedemikian rupa sehingga objek dengan ciri -ciri yang sama bersatu, dan objek dengan ciri -ciri yang berbeza. Ini adalah teknik biasa untuk analisis data statistik untuk pembelajaran mesin dan perlombongan data. Analisis data penerokaan dan penyebaran juga merupakan kawasan yang menggunakan clustering.

Rajah 01: klustering

Clustering milik perlombongan data tanpa pengawasan.  Ia bukan satu algoritma tertentu, tetapi ia adalah kaedah umum untuk menyelesaikan tugas. Oleh itu, adalah mungkin untuk mencapai clustering menggunakan pelbagai algoritma. Algoritma kluster yang sesuai dan tetapan parameter bergantung pada set data individu. Ini bukan tugas automatik, tetapi ia adalah proses penemuan berulang. Oleh itu, adalah perlu untuk mengubah pemprosesan data dan pemodelan parameter sehingga hasilnya mencapai sifat yang dikehendaki. K-means clustering dan clustering hierarki adalah dua algoritma clustering biasa dalam perlombongan data.

Apa itu klasifikasi?

Klasifikasi adalah proses pengkategorian yang menggunakan set latihan data untuk mengenali, membezakan dan memahami objek. Klasifikasi adalah teknik pembelajaran yang diselia di mana latihan dan pemerhatian yang ditetapkan dengan betul tersedia.

Rajah 02: Klasifikasi

Algoritma yang melaksanakan klasifikasi adalah pengelas sedangkan pemerhatian adalah contoh. Algoritma Algoritma dan Algoritma Pokok Keputusan K-terdekat adalah algoritma klasifikasi yang paling terkenal dalam perlombongan data.

Apakah perbezaan antara clustering dan klasifikasi?

Clustering adalah pembelajaran tanpa pengawasan sementara klasifikasi adalah teknik pembelajaran yang diselia. IT mengumpulkan contoh yang sama berdasarkan ciri -ciri manakala klasifikasi memberikan tag yang telah ditetapkan untuk contohnya berdasarkan ciri -ciri. Clustering memecah dataset ke dalam subset untuk mengumpulkan contoh dengan ciri yang serupa. Ia tidak menggunakan data berlabel atau set latihan. Sebaliknya, mengkategorikan data baru mengikut pemerhatian set latihan. Set latihan dilabelkan.

Matlamat clustering adalah untuk mengumpulkan satu set objek untuk mencari sama ada terdapat hubungan antara mereka, sedangkan klasifikasi bertujuan untuk mencari kelas mana objek baru milik dari set kelas yang telah ditetapkan.

Ringkasan -kluster vs klasifikasi

Clustering dan klasifikasi kelihatan serupa kerana kedua -dua algoritma perlombongan data membahagikan data yang ditetapkan ke dalam subset, tetapi mereka adalah dua teknik pembelajaran yang berbeza, dalam perlombongan data untuk mendapatkan maklumat yang boleh dipercayai dari koleksi data mentah. Perbezaan antara clustering dan klasifikasi adalah bahawa clustering adalah teknik pembelajaran yang tidak diselia yang mengumpulkan contoh yang sama berdasarkan ciri -ciri manakala klasifikasi adalah teknik pembelajaran yang diselia yang memberikan tag yang telah ditetapkan untuk contoh berdasarkan ciri -ciri.

Ihsan gambar: