Ero klusteroinnin ja luokittelun välillä
Share
avainero klusteroinnin ja luokittelun välillä on se klusterointi on valvomaton oppimistekniikka, joka ryhmittelee samanlaiset esiintymät piirteiden perusteella, kun taas luokittelu on valvottu oppimistekniikka, joka osoittaa esi-ennalta määritellyt tunnisteet esiintymille ominaisuuksien perusteella.
Vaikka klusterointi ja luokittelu näyttävät olevan samanlaisia prosesseja, niiden välillä on ero niiden merkityksen perusteella. Tiedonlouhintamaailmassa klusterointi ja luokittelu ovat kahden tyyppisiä oppimismenetelmiä. Molemmat menetelmät kuvaavat kohteita ryhmiin yhdellä tai useammalla ominaisuudella.
SISÄLLYS
1. Yleiskatsaus ja keskeiset erot
2. Mikä on klusterointi
3. Mikä on luokittelu
4. Vertailu rinnakkain - ryhmittely vs. luokittelu taulukkomuodossa
5. Yhteenveto
Mikä on klusterointi?
Klusterointi on menetelmä objektien ryhmittelemiseksi siten, että samanlaisilla ominaisuuksilla olevat objektit kohtaavat toisiaan ja erilaisilla ominaisuuksilla olevat esineet erottuvat toisistaan. Se on yleinen tekniikka tilastolliselle data-analyysille koneoppimisessa ja tiedon louhinnassa. Tutkimustietojen analysointi ja yleistäminen on myös alue, joka käyttää klusterointia.
Kuva 01: klusterointi
Klusterointi kuuluu valvomattomaan tiedonlouhintaan. Se ei ole yksittäinen algoritmi, mutta se on yleinen menetelmä tehtävän ratkaisemiseksi. Siksi klusterointi on mahdollista saavuttaa käyttämällä erilaisia algoritmeja. Asianmukaiset klusterialgoritmit ja parametriasetukset riippuvat yksittäisistä tietojoukoista. Se ei ole automaattinen tehtävä, mutta se on toistuva löytöprosessi. Siksi on välttämätöntä muokata tietojenkäsittelyä ja parametrien mallintamista, kunnes tulos saavuttaa halutut ominaisuudet. K-tarkoittaa klusterointia ja hierarkkista klusterointia ovat kaksi yleistä klusterointialgoritmia tiedon louhinnassa.
Mikä on luokittelu?
Luokittelu on luokitteluprosessi, joka käyttää harjoitustietoa objektien tunnistamiseen, erottamiseen ja ymmärtämiseen. Luokittelu on valvottu oppimistekniikka, jossa on käytettävissä harjoitusjoukko ja oikein määritellyt havainnot.
Kuva 02: Luokittelu
Luokittelua toteuttava algoritmi on luokitin, kun taas havainnot ovat esimerkkejä. K-Lähin naapuri -algoritmi ja päätöksentekopuun algoritmit ovat tunnetuimpia luokittelualgoritmeja tiedon louhinnassa.
Mitä eroa on ryhmittelyn ja luokittelun välillä??
Klusterointi on ilman ohjausta, kun taas luokittelu on ohjattua oppimistekniikkaa. Se ryhmittelee samanlaiset esiintymät ominaisuuksien perusteella, kun taas luokittelu antaa ennalta määritellyt tunnisteet esiintymille ominaisuuksien perusteella. Ryhmittely jakaa tietojoukon osajoukkoihin ryhmien muodostamiseksi, joilla on samanlaisia ominaisuuksia. Se ei käytä merkittyä tietoa tai harjoittelupakettia. Toisaalta luokittele uudet tiedot harjoittelujoukon havaintojen perusteella. Harjoittelu on merkitty.
Klusteroinnin tavoitteena on ryhmitellä joukko esineitä selvittääkseen, onko niiden välillä mitään suhdetta, kun taas luokittelun tavoitteena on löytää, mihin luokkaan uusi esine kuuluu ennalta määritettyjen sarjojen joukosta..
Yhteenveto - klusterointi vs. luokittelu
Klusterointi ja luokittelu voivat vaikuttaa samanlaisilta, koska molemmat tiedon louhintaalgoritmit jakavat datajoukon osajoukkoihin, mutta ne ovat kaksi erilaista oppimistekniikkaa tiedon louhinnassa, jotta saadaan luotettavaa tietoa raakadatan kokoelmasta. Erona ryhmittelyn ja luokittelun välillä on, että ryhmittely on valvomaton oppimistekniikka, joka ryhmittelee samankaltaiset esiintymät piirteiden perusteella, kun taas luokittelu on valvottu oppimistekniikka, joka määrittää esimerkeille ennalta määritetyt tunnisteet ominaisuuksien perusteella..
