Ključna razlika između klasterizacije i klasifikacije je u tome što je klasterizacija tehnika nadzora bez nadzora koja grupira slične primjerke na temelju značajki, dok je klasifikacija nadzirana tehnika učenja koja dodjeljuje unaprijed definirane oznake primjercima na temelju značajki.
Iako se čini da su grupiranje i klasifikacija slični procesi, postoji razlika između njih na temelju njihova značenja. U svijetu rudarstva podataka klasterizacija i klasifikacija dvije su vrste metoda učenja. Obje ove metode karakteriziraju objekte u skupine po jednom ili više obilježja.
SADRŽAJ
1. Pregled i ključna razlika
2. Što je klasteriranje
3. Što je klasifikacija
4. Usporedna usporedba - Klasterizacija i klasifikacija u tabličnom obliku
5. Sažetak
Što je klasteriranje?
Klasteriranje je metoda grupiranja objekata na takav način da se objekti sa sličnim značajkama spajaju, a objekti s različitim obilježjima razdvajaju. Uobičajena je tehnika za statističku analizu podataka za strojno učenje i rudarenje podacima. Analiza i uopćavanje istraživačkih podataka također je područje koje koristi grupiranje.
Slika 01: Grupiranje
Klasteriranje pripada nenadgledanom pretraživanju podataka. To nije jedan specifični algoritam, ali to je općenita metoda za rješavanje zadatka. Stoga je moguće postići klasteriranje pomoću različitih algoritama. Odgovarajući algoritam klastera i postavke parametara ovise o pojedinačnim skupovima podataka. To nije automatski zadatak, ali je iterativni postupak otkrivanja. Stoga je potrebno izmijeniti obradu podataka i modeliranje parametara dok rezultat ne postigne željena svojstva. K-znači klasteriranje i hijerarhijsko klasteriranje dva su uobičajena algoritma klasteriranja u rudarstvu podataka.
Što je klasifikacija?
Klasifikacija je postupak kategorizacije koji koristi skup podataka za obuku za prepoznavanje, razlikovanje i razumijevanje objekata. Klasifikacija je nadzirana tehnika učenja gdje su dostupni set treninga i točno definirana opažanja.
Slika 02: Klasifikacija
Algoritam koji provodi klasifikaciju je klasifikator, dok su opažanja instance. K-Najbliži susjedski algoritam i algoritmi stabla odlučivanja najpoznatiji su algoritmi klasifikacije u rudarstvu podataka.
Koja je razlika između grozda i klasifikacije?
Klasteriranje je učenje bez nadzora, dok je Klasifikacija nadzirana tehnika učenja. Grupira slične primjerke na temelju značajki, dok klasifikacija dodjeljuje unaprijed definirane oznake primjercima na temelju značajki. Klasteriranje je podijelilo skup podataka u podskupine kako bi se grupirale instance sa sličnim značajkama. Ne koristi označene podatke ili set treninga. S druge strane, nove podatke kategorizirajte prema zapažanjima skupa treninga. Set za trening je označen.
Cilj klasteriranja je grupiranje skupa objekata kako bi se utvrdilo postoji li veza između njih, dok klasifikacija želi utvrditi kojoj klasi pripada novi objekt iz skupa unaprijed definiranih klasa.
Sažetak - Grupiranje nasuprot klasifikaciji
Klasteriranje i klasifikacija mogu se činiti sličnima jer oba algoritma za rukovanje podacima dijele skup podataka na podskupove, ali to su dvije različite tehnike učenja u rudarenju podataka kako bi se iz zbirke sirovih podataka dobili pouzdani podaci. Razlika između klasterizacije i klasifikacije je u tome što je klasterizacija nenadzirana tehnika učenja koja grupira slične primjerke na temelju značajki, dok je klasifikacija nadzirana tehnika učenja koja dodjeljuje unaprijed definirane oznake primjercima na temelju značajki.
Ljubaznost slike:
1. "Klaster-2" od Klastera-2.gif: izvedeno djelo na hellisp: (javna domena) putem Wikimedia Commons 2. "Magnetizam" Johna Aplesseda - vlastito djelo. (Javna domena) putem Wikimedia Commons
