Klíčovým rozdílem mezi klastrováním a klasifikací je, že klastrování je nekontrolovaná technika učení, která seskupuje podobné instance na základě funkcí, zatímco klasifikace je technika učení pod dohledem, která přiřazuje předdefinované značky instancím na základě funkcí.
Ačkoli se shlukování a klasifikace jeví jako podobné procesy, existuje mezi nimi rozdíl na základě jejich významu. Ve světě dolování dat jsou shlukování a klasifikace dva typy učebních metod. Obě tyto metody charakterizují objekty do skupin pomocí jedné nebo více funkcí.
OBSAH
1. Přehled a klíčový rozdíl
2. Co je shlukování
3. Co je klasifikace
4. Porovnání vedle sebe - shlukování vs. klasifikace ve formě tabulky
5. Shrnutí
Co je shlukování?
Klastrování je metoda seskupování objektů takovým způsobem, že objekty s podobnými vlastnostmi se spojují a objekty s odlišnými prvky se od sebe oddělují. Je to běžná technika pro statistickou analýzu dat pro strojové učení a dolování dat. Analýza a zobecnění průzkumných dat je také oblastí, která využívá shlukování.
Obrázek 01: Shlukování
Clustering patří k dolování dat bez dozoru. Nejedná se o jediný konkrétní algoritmus, ale jde o obecnou metodu řešení úkolu. Proto je možné dosáhnout shlukování pomocí různých algoritmů. Odpovídající klastrový algoritmus a nastavení parametrů závisí na jednotlivých sadách dat. Není to automatický úkol, ale je to iterativní proces objevování. Proto je nutné upravit zpracování dat a modelování parametrů, dokud výsledek nedosáhne požadovaných vlastností. K-means clustering a Hierarchical clustering are two common clustering algorithms in data mining.
Co je klasifikace?
Klasifikace je proces kategorizace, který používá tréninkovou sadu dat k rozpoznání, rozlišení a porozumění objektům. Klasifikace je technika učení pod dohledem, kde je k dispozici tréninková sada a správně definované pozorování.
Obrázek 02: Klasifikace
Algoritmus, který implementuje klasifikaci, je klasifikátor, zatímco pozorování jsou instance. Algoritmus K-Nearest Neighbor a algoritmy rozhodovacího stromu jsou nejznámější klasifikační algoritmy v dolování dat.
Jaký je rozdíl mezi seskupováním a klasifikací?
Shlukování je učení bez dozoru, zatímco klasifikace je technika učení pod dohledem. Seskupuje podobné instance na základě funkcí, zatímco klasifikace přiřazuje předdefinované značky instancím na základě funkcí. Clustering rozdělit datovou sadu na podmnožiny, aby seskupil instance s podobnými funkcemi. Nepoužívá označená data ani tréninkovou sadu. Na druhou stranu kategorizujte nová data podle pozorování tréninkové sady. Cvičná sada je označena.
Cílem shlukování je seskupit sadu objektů, aby se zjistilo, zda mezi nimi existuje nějaký vztah, zatímco klasifikace si klade za cíl zjistit, do které třídy nový objekt patří ze sady předdefinovaných tříd.
Shrnutí - Klastrování vs. klasifikace
Shlukování a klasifikace se mohou zdát podobné, protože oba algoritmy dolování dat rozdělují datovou sadu na podmnožiny, ale jedná se o dvě různé techniky učení, při těžbě dat se získávají spolehlivé informace ze sbírky nezpracovaných dat. Rozdíl mezi klastrováním a klasifikací spočívá v tom, že klastrování je technika učení bez dozoru, která seskupuje podobné instance na základě funkcí, zatímco klasifikace je technika učení pod dohledem, která přiřazuje předdefinované značky instancím na základě funkcí.
Obrázek se svolením:
1. „Cluster-2“od Cluster-2.gif: dílo odvozené z pekelnéhoispolu: (Public Domain) přes Wikimedia Commons 2. „Magnetism“od Johna Aplessed - vlastní práce. (Public Domain) přes Wikimedia Commons
