Kluczowa różnica między grupowaniem a klasyfikacją polega na tym, że grupowanie jest techniką uczenia nienadzorowanego, która grupuje podobne instancje na podstawie cech, podczas gdy klasyfikacja jest techniką uczenia nadzorowanego, która przypisuje predefiniowane tagi do instancji na podstawie cech.
Chociaż grupowanie i klasyfikacja wydają się być podobnymi procesami, istnieje między nimi różnica na podstawie ich znaczenia. W świecie eksploracji danych grupowanie i klasyfikacja to dwa rodzaje metod uczenia się. Obie te metody charakteryzują obiekty w grupy według jednej lub więcej cech.
Co to jest klastrowanie?
Grupowanie to metoda grupowania obiektów w taki sposób, że obiekty o podobnych cechach łączą się, a obiekty o odmiennych cechach rozchodzą się. Jest to powszechna technika statystycznej analizy danych na potrzeby uczenia maszynowego i eksploracji danych. Eksploracyjna analiza danych i uogólnianie to również obszar, w którym wykorzystuje się klaster.
Rysunek 01: Grupowanie
Clustering należy do nienadzorowanej eksploracji danych. Nie jest to pojedynczy konkretny algorytm, ale ogólna metoda rozwiązywania zadania. Dlatego możliwe jest uzyskanie klastrowania przy użyciu różnych algorytmów. Odpowiedni algorytm klastra i ustawienia parametrów zależą od poszczególnych zestawów danych. Nie jest to zadanie automatyczne, ale iteracyjny proces odkrywania. Dlatego konieczne jest modyfikowanie przetwarzania danych i modelowania parametrów, aż uzyskany wynik osiągnie pożądane właściwości. Klastrowanie 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, rozróżniania i rozumienia obiektów. Klasyfikacja to technika uczenia nadzorowanego, w której dostępny jest zestaw treningowy i poprawnie zdefiniowane obserwacje.
Rysunek 02: Klasyfikacja
Algorytm implementujący klasyfikację jest klasyfikatorem, podczas gdy obserwacje są instancjami. Algorytm K-Nearest Neighbor i algorytmy drzewa decyzyjnego to najbardziej znane algorytmy klasyfikacji w eksploracji danych.
Jaka jest różnica między grupowaniem a klasyfikacją?
Clustering to nauka nienadzorowana, natomiast klasyfikacja to technika uczenia nadzorowanego. Grupuje podobne instancje na podstawie cech, podczas gdy klasyfikacja przypisuje predefiniowane tagi do instancji na podstawie cech. Klastrowanie dzieli zbiór danych na podzbiory, aby pogrupować instancje o podobnych funkcjach. Nie używa danych oznaczonych ani zestawu uczącego. Z drugiej strony kategoryzuj nowe dane zgodnie z obserwacjami zestawu uczącego. Zestaw treningowy jest oznaczony.
Celem grupowania jest zgrupowanie zestawu obiektów w celu sprawdzenia, czy istnieje między nimi jakakolwiek relacja, podczas gdy klasyfikacja ma na celu znalezienie klasy, do której należy nowy obiekt ze zbioru predefiniowanych klas.
Podsumowanie – klastrowanie a klasyfikacja
Grupowanie i klasyfikacja mogą wydawać się podobne, ponieważ oba algorytmy eksploracji danych dzielą zbiór 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 grupowaniem a klasyfikacją polega na tym, że grupowanie jest techniką uczenia nienadzorowanego, która grupuje podobne wystąpienia na podstawie cech, podczas gdy klasyfikacja jest techniką uczenia nadzorowanego, która przypisuje predefiniowane tagi do wystąpień na podstawie cech.
Zdjęcie dzięki uprzejmości:
1.”Cluster-2″ autorstwa Cluster-2.gif: hellisp pochodne pracy: (domena publiczna) via Wikimedia Commons 2.”Magnetism” Johna Aplessed – Praca własna. (Domena publiczna) przez Wikimedia Commons
