Forskel mellem clustering og klassificering | Clustering vs Klassificering

Nøgleforskel - Clustering vs Klassificering

Selvom clustering og klassificering ser ud til at være lignende processer, er der en forskel mellem dem baseret på deres betydning. I data minedrift er klyngning og klassificering to typer læringsmetoder. Begge disse metoder karakteriserer objekter i grupper ved hjælp af en eller flere funktioner. Hovedforskellen mellem gruppering og klassificering er, at clustering er en uovervåget læringsteknik, der bruges til at gruppere lignende forekomster på grundlag af funktionerne mens klassificering er en overvåget læringsmetode, der bruges til at tildele foruddefinerede tags til forekomster på grundlag af funktioner.

Hvad er Clustering?

Clustering er en metode til gruppering af objekter på en sådan måde, at genstande med lignende funktioner kommer sammen, og objekter med forskellige funktioner går fra hinanden. Det er en almindelig teknik til statistisk dataanalyse, der anvendes til maskinindlæring og dataudvinding. Clustering kan bruges til sonderende data analyse og generalisering.

Clustering tilhører ukontrolleret data mining, og clustering er ikke en enkelt specifik algoritme, men en generel metode til at løse opgaven. Clustering kan opnås ved forskellige algoritmer. Den relevante klyngalgoritme og parameterindstillinger afhænger af de enkelte datasæt. Det er ikke en automatisk opgave, men det er en iterativ proces med opdagelse. Derfor er det nødvendigt at ændre databehandling og parametermodellering, indtil resultatet opnår de ønskede egenskaber. K-betyder clustering og hierarkisk clustering er to almindelige klyngningsalgoritmer, der anvendes til data mining.

Hvad er klassificering?

Klassificering er en proces med kategorisering, hvor genstande genkendes, differentieres og forstås på baggrund af træningssættet af data. Klassificering er en overvåget læringsteknik, hvor et træningssæt og korrekt definerede observationer er tilgængelige.

Algoritmen, som implementerer klassificering, kaldes ofte klassifikatoren, og observationerne er ofte kendt som forekomsterne. K-Nærmeste naboalgoritme og beslutningstræalgoritmer er de mest berømte klassifikationsalgoritmer, der anvendes til data mining.

Hvad er forskellen mellem clustering og klassificering ?

Definitioner af clustering og klassificering:

Clustering: Clustering er en uovervåget læringsteknik, der bruges til at gruppere lignende forekomster på grundlag af funktioner.

Klassificering: Klassificering er en overvåget læringsteknik, der bruges til at tildele foruddefinerede tags til forekomster på grundlag af funktioner.

Karakteristika for clustering og klassificering:

Tilsyn:

Clustering: Clustering er en uovervåget læringsteknik.

Klassificering: Klassificering er en overvåget læringsteknik.

Træningsindstilling:

Kluster: Et træningssæt bruges ikke i gruppering.

Klassificering: Et træningssæt bruges til at finde ligheder i klassificering.

Process:

Clustering: Statistiske begreber anvendes, og datasæt er opdelt i delsæt med lignende funktioner.

Klassificering: Klassificering bruger algoritmerne til at kategorisere de nye data i overensstemmelse med observationerne af træningssættet.

Etiketter:

Clustering: Der er ingen etiketter i gruppering.

Klassificering: Der er etiketter til nogle punkter.

Formål:

Clustering: Formålet med gruppering er at gruppere et sæt objekter for at finde ud af, om der er et forhold mellem dem.

Klassifikation: Formålet med gruppering er at finde hvilken klasse et nyt objekt tilhører fra sæt foruddefinerede klasser.

Clustering vs Klassificering - Sammendrag

Klyngning og klassificering kan virke ligner, fordi begge data mining algoritmer opdeler datasættet i undergrupper, men de er to forskellige læringsmetoder, der anvendes til data mining med det formål at få pålidelige oplysninger fra en samling af rå data.

Image Courtesy: "Cluster-2" af Cluster-2. gif: hellisp derivative arbejde: (Public Domain) via Wikimedia Commons "Magnetisme" af John Aplessed - eget arbejde. (Offentlig domæne) via Commons