Galvenā atšķirība starp klasteru veidošanu un klasifikāciju ir tā, ka klasterizācija ir neuzraudzīta mācību metode, kas grupē līdzīgus gadījumus, balstoties uz pazīmēm, savukārt klasifikācija ir uzraudzīta mācību tehnika, kas eksemplāriem piešķir iepriekš definētus tagus, pamatojoties uz pazīmēm.

Lai arī klasterizācija un klasifikācija šķiet līdzīgi procesi, tomēr pastāv atšķirība starp to nozīmi. Datu ieguves pasaulē klasterizācija un klasifikācija ir divu veidu mācību metodes. Abas šīs metodes raksturo objektus grupās ar vienu vai vairākām pazīmēm.

SATURS

1. Pārskats un galvenās atšķirības 2. Kas ir klasterizācija 3. Kas ir klasifikācija 4. Salīdzinājums blakus - klasterizācija vs klasifikācija tabulas formā 5. Kopsavilkums

Kas ir klasterizācija?

Klasterēšana ir objektu grupēšanas metode tādā veidā, ka objekti ar līdzīgām pazīmēm saiet kopā, un objekti ar atšķirīgām pazīmēm sašķeļas. Tā ir izplatīta statistisko datu analīzes tehnika mašīnmācībai un datu ieguvei. Pētniecisko datu analīze un vispārināšana ir arī joma, kurā tiek izmantotas klasterizācijas.

Klasterēšana pieder nepārraudzītai datu ieguvei. Tas nav atsevišķs noteikts algoritms, bet tā ir vispārīga uzdevuma risināšanas metode. Tāpēc ir iespējams panākt klasterēšanu, izmantojot dažādus algoritmus. Atbilstošais klastera algoritms un parametru iestatījumi ir atkarīgi no individuālajām datu kopām. Tas nav automātisks uzdevums, bet tas ir atkārtots atklāšanas process. Tāpēc ir jāmaina datu apstrāde un parametru modelēšana, līdz rezultāts sasniedz vēlamās īpašības. K-nozīmē klasterizācijas un hierarhiskās klasterizācijas ir divi kopīgi klasterizācijas algoritmi datu ieguvē.

Kas ir klasifikācija?

Klasifikācija ir klasificēšanas process, kurā tiek izmantots apmācības datu kopums, lai objektus atpazītu, atšķirtu un saprastu. Klasifikācija ir uzraudzīta mācību tehnika, kurā ir pieejams apmācības komplekts un pareizi definēti novērojumi.

Algoritms, kas ievieš klasifikāciju, ir klasifikators, turpretī novērojumi ir piemēri. K-tuvākā kaimiņa algoritms un lēmumu koka algoritmi ir slavenākie datu ieguves klasifikācijas algoritmi.

Kāda ir atšķirība starp klasterizēšanu un klasifikāciju?

Klasterēšana ir neuzraudzīta mācīšanās, savukārt klasifikācija ir uzraudzīta mācīšanās tehnika. Tas sagrupē līdzīgus gadījumus, pamatojoties uz pazīmēm, turpretī klasifikācija eksemplāriem piešķir iepriekš definētus tagus, pamatojoties uz pazīmēm. Klasterēšana sadalīja datu kopu apakšgrupās, lai grupētu gadījumus ar līdzīgām funkcijām. Tas neizmanto marķētus datus vai apmācības komplektu. No otras puses, klasificējiet jaunos datus atbilstoši apmācību kopuma novērojumiem. Treniņu komplekts ir marķēts.

Klasterēšanas mērķis ir sagrupēt objektu kopumu, lai noskaidrotu, vai starp tiem ir kāda saistība, turpretī klasifikācijas mērķis ir no iepriekš noteikto klašu kopas atrast, kurai klasei jauns objekts pieder.

Kopsavilkums - klasterizācija vs klasifikācija

Grupēšana un klasifikācija var šķist līdzīga, jo abi datu ieguves algoritmi datu kopu sadala apakšgrupās, taču tie ir divi dažādi mācību paņēmieni datu ieguvē, lai iegūtu ticamu informāciju no neapstrādātu datu kolekcijas. Atšķirība starp klasteru veidošanu un klasifikāciju ir tāda, ka klasterizācija ir neuzraudzīta mācību metode, kas grupē līdzīgus gadījumus, balstoties uz pazīmēm, savukārt klasifikācija ir uzraudzīta mācību tehnika, kas eksemplāriem piešķir iepriekš definētus tagus, pamatojoties uz pazīmēm.

Attēla pieklājība: