Ключовата разлика между клъстерирането и класификацията е, че клъстерирането е непроучена техника на обучение, която групира подобни екземпляри въз основа на характеристики, докато класификацията е контролирана техника на обучение, която присвоява предварително определени етикети на екземпляри въз основа на характеристики.

Въпреки че клъстерирането и класификацията изглеждат като подобни процеси, има разлика между тях въз основа на тяхното значение. В света за извличане на данни клъстерирането и класификацията са два вида методи на обучение. И двата метода характеризират обектите в групи по една или повече функции.

СЪДЪРЖАНИЕ

1. Преглед и ключова разлика 2. Какво е клъстериране 3. Какво е класификация 4. Сравняване на рамо до рамо - клъстериране срещу класификация в таблична форма 5. Обобщение

Какво е клъстеринг?

Клъстерирането е метод за групиране на обекти по такъв начин, че обекти с подобни характеристики се събират, а обекти с различни характеристики се разпадат. Това е често срещана техника за статистически анализ на данни за машинно обучение и извличане на данни. Изследователският анализ и обобщаване на данни също е област, която използва клъстеризиране.

Клъстерингът принадлежи на незаслужено извличане на данни. Това не е един конкретен алгоритъм, но е общ метод за решаване на задача. Следователно е възможно да се постигне клъстеризиране с помощта на различни алгоритми. Подходящите настройки на алгоритъм и параметри на клъстера зависят от отделните масиви данни. Това не е автоматична задача, но е итеративен процес на откриване. Следователно е необходимо да промените обработката на данни и моделирането на параметри, докато резултатът не постигне желаните свойства. К-означава клъстериране и йерархично клъстериране са два общи алгоритъма на клъстеринг при извличане на данни.

Какво е класификация?

Класификацията е процес на категоризация, който използва набор от данни за обучение за разпознаване, диференциране и разбиране на обекти. Класификацията е контролирана учебна техника, при която има набор от тренировки и правилно дефинирани наблюдения.

Алгоритъмът, който реализира класификацията, е класификаторът, докато наблюденията са инстанциите. K-Най-близкият алгоритъм и алгоритмите за дърво на решения са най-известните класификационни алгоритми в извличането на данни.

Каква е разликата между клъстерирането и класификацията?

Клъстеризирането е безконтролно обучение, докато класификацията е контролирана учебна техника. Той групира подобни екземпляри въз основа на функции, докато класификацията присвоява предварително зададени маркери на инстанции въз основа на функции. Клъстерирането раздели набора от данни на подмножества, за да групира екземплярите с подобни функции. Не използва данни с етикет или набор от тренировки. От друга страна, категоризирайте новите данни според наблюденията на обучителния набор. Учебният комплект е с етикет.

Целта на групирането е да групира набор от обекти, за да открие дали има някаква връзка между тях, докато класификацията има за цел да намери към кой клас принадлежи нов обект от набора от предварително определени класове.

Обобщение - Клъстериране срещу класификация

Клъстерирането и класификацията могат да изглеждат сходни, тъй като и двата алгоритъма за извличане на данни разделят набора от данни на подмножества, но това са две различни техники на обучение, за да се получи надеждна информация от колекция от сурови данни. Разликата между клъстерирането и класификацията е, че клъстерирането е непроучваема техника на обучение, която групира подобни случаи въз основа на характеристики, докато класификацията е контролирана техника на обучение, която присвоява предварително определени етикети на екземпляри въз основа на характеристики.

С любезност на изображенията: