A fürtözés és a besorolás közötti különbség | Clustering vs Classification
Kulcskülönbség - klaszterezés és osztályozás
Habár a klaszterezés és a besorolás hasonló folyamatoknak tűnik, különbség van a jelentésük alapján. Az adatbányászat világában a klaszterezés és a besorolás a tanulási módok két típusa. Mindkét módszer objektumokat csoportokba sorol egy vagy több jellemzővel. A legfontosabb különbség a fürtözés és a besorolás között az, hogy a fürtözés egy felügyelet nélküli tanulási technika, amely a hasonló elemek csoportosítására szolgál a funkciók alapján, míg osztályozás egy felügyelt tanítási módszer, amelyet előre definiált címkék hozzárendeléséhez tulajdonságok alapján.
Mi a fürtözés?
A klaszterezés olyan objektumok csoportosítását jelenti, amelyek hasonló tulajdonságokkal rendelkező objektumokból állnak össze, és az eltérő tulajdonságokkal rendelkező objektumok egymástól elválnak. Ez egy általános technika a statisztikai adatelemzéshez a gépi tanulás és az adatbányászat területén. A klaszterezés felderítő adatok elemzéséhez és általánosításához használható.
A fürtözés felügyelet nélküli adatbányászathoz tartozik, és a fürtözés nem egyetlen konkrét algoritmus, hanem egy általános módszer a feladat megoldására. A fürtözés különböző algoritmusokkal érhető el. A megfelelő fürt algoritmus és a paraméterek beállítása az egyes adatkészletektől függ. Ez nem automatikus feladat, de ez egy ismétlődő felderítési folyamat. Ezért az adatfeldolgozást és a paramétermodellezést módosítani kell, amíg az eredmény elérné a kívánt tulajdonságokat. A K-means klaszterezés és a hierarchikus klaszterezés két közös adatbányászati algoritmus.
Mi a minősítés?
A besorolás egy kategorizációs folyamat, ahol az objektumok felismerése, megkülönböztetése és megértése az adatgyűjtési adatok alapján történik. A besorolás egy felügyelt tanulási technika, ahol egy edzéskészlet és megfelelően meghatározott megfigyelések állnak rendelkezésre.
A besorolást végrehajtó algoritmust gyakran osztályozónak nevezik, és a megfigyelések gyakran az eseteként ismertek. A legrégebbi szomszéd algoritmus és a döntési fa algoritmusok a leghíresebb adatbányászati algoritmusok.
Mi a különbség a fürtözés és a klasszifikáció között ?
A fürtözés és osztályozás definíciói:
Klaszterezés: A fürtözés egy felügyelet nélküli tanulási technika, amelyet a hasonló példányok csoportosítására használnak a jellemzők alapján.
Osztályozás: Osztályozás egy felügyelt tanulási technika, amelyet az előre definiált címkéknek az attribútumok alapján történő hozzárendeléséhez használnak.
A klaszterezés és osztályozás jellemzői:
Felügyelet:
Klaszterezés: A klaszterezés egy felügyelet nélküli tanulási technika.
Osztályozás: Osztályozás egy felügyelt tanulási technika.
Edzéskészlet:
Klaszterezés: A képzési készletet nem használják a fürtözéshez.
Osztályozás: Egy edzéskészletet használnak a besorolás hasonlóságainak megállapításához.
Folyamat:
Klaszterezés: Statisztikai fogalmak használatosak, és az adatkészletek hasonló funkciójú alcsoportokba vannak felosztva.
Osztályozás: A osztályozás az algoritmusokat használja az új adatok kategorizálására a képzési készlet észrevételei szerint.
Címkék:
Klaszterezés: A fürtözésben nincsenek címkék.
Osztályozás: Egyes pontok címkék vannak.
Cél:
Klaszterezés: A klaszterezés célja egy objektumcsoport összeállítása annak megállapítása érdekében, hogy van-e kapcsolatuk közöttük.
Osztályozás: A klaszterezés célja, hogy megtalálja melyik osztályba tartozik egy új objektum az előre meghatározott osztályokból.
A fürtözés és a besorolás - Összefoglaló
A fürtözés és a besorolás hasonlónak tűnhet, mivel mindkét adatbányászati algoritmus az adatkészletet alcsoportokként osztja el, de két különböző tanulási technikát használnak az adatbányászatban, hogy megbízható információt szerezzenek nyers adatok gyűjteménye.
Kép jóvoltából: "Cluster-2" a Cluster-2-nél. gif: hellisp származtatott munka: (Public Domain) a Wikimedia Commons-on keresztül "Magnetism" John Aplessed - Saját munkák. (Public Domain) keresztül a Commons
