Rozdíl mezi klastry a klasifikací
Share
klíčový rozdíl mezi klastrem a klasifikací je to klastrování je technika bez dozoru, která seskupuje podobné instance na základě funkcí, zatímco klasifikace je technika učení pod dohledem, která přiřazuje předem definované značky k instancím na základě funkcí.
Přestože se shlukování a klasifikace jeví jako podobné procesy, existuje rozdíl mezi nimi na základě jejich významu. Ve světě dolování dat jsou shlukování a klasifikace dvěma typy výukových metod. Obě tyto metody charakterizují objekty do skupin pomocí jedné nebo více funkcí.
OBSAH
1. Přehled a klíčový rozdíl
2. Co je klastrování
3. Co je klasifikace
4. Srovnání vedle sebe - shlukování vs klasifikace v tabulkové formě
5. Shrnutí
Co je Clustering?
Clustering je metoda seskupování objektů takovým způsobem, že objekty s podobnými vlastnostmi se spojí a objekty s odlišnými vlastnostmi se rozpadnou. Jedná se o běžnou techniku statistické analýzy dat pro strojové učení a těžbu dat. Analýza a generalizace 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 o obecnou metodu řešení úlohy. Proto je možné dosáhnout shlukování pomocí různých algoritmů. Příslušný klastrový algoritmus a nastavení parametrů závisí na jednotlivých sadách dat. Není to automatický úkol, ale je to iterativní proces objevování. Proto je nezbytné upravit zpracování dat a modelování parametrů, dokud výsledek nedosáhne požadovaných vlastností. K-znamená klastrování a hierarchické klastrování jsou dva běžné algoritmy klastrování při těžbě dat.
Co je klasifikace?
Klasifikace je proces kategorizace, který používá tréninkovou sadu dat k rozpoznávání, rozlišování a porozumění objektů. Klasifikace je technikou učení pod dohledem, kde je k dispozici tréninková sada a správně definovaná pozorování.
Obrázek 02: Klasifikace
Algoritmus, který implementuje klasifikaci, je klasifikátor, zatímco pozorování jsou instance. Algoritmy K-Nearest Neighbor a algoritmy rozhodovacích stromů jsou nejznámějšími klasifikačními algoritmy při těžbě dat.
Jaký je rozdíl mezi klastrem 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 rozdělil datový soubor do podskupin a seskupil instance s podobnými funkcemi. Nepoužívá označená data ani tréninkovou sadu. Na druhou stranu nová data rozdělte podle pozorování tréninkové sady. Tréninková sada je označena.
Cílem shlukování je seskupit skupinu objektů, aby se zjistilo, zda mezi nimi existuje nějaký vztah, zatímco cílem klasifikace je zjistit, do které třídy nový objekt patří ze sady předdefinovaných tříd..
Shrnutí - Clustering vs Klasifikace
Seskupování a klasifikace se může zdát podobná, protože oba algoritmy dolování dat rozdělují sadu dat do podskupin, ale jedná se o dvě různé techniky učení v dolování dat, aby se získaly spolehlivé informace ze sbírky prvotních dat. Rozdíl mezi klastrováním a klasifikací spočívá v tom, že klastrování je technika bez dozoru, která seskupuje podobné instance na základě funkcí, zatímco klasifikace je technika s dohledem, která přiřazuje předem definované značky k instancím na základě funkcí..
