Разница между кластеризацией и классификацией
Share
ключевое отличие между кластеризацией и классификацией является то, что кластеризация - это неконтролируемая методика обучения, которая группирует похожие экземпляры на основе признаков, тогда как классификация - это контролируемая методика обучения, которая присваивает предварительно определенные теги экземплярам на основе признаков..
Хотя кластеризация и классификация являются похожими процессами, между ними существует различие в зависимости от их значения. В мире интеллектуального анализа данных кластеризация и классификация являются двумя типами методов обучения. Оба эти метода характеризуют объекты в группы по одному или нескольким признакам..
СОДЕРЖАНИЕ
1. Обзор и основные отличия
2. Что такое кластеризация
3. Что такое классификация
4. Сравнение бок о бок - кластеризация и классификация в табличной форме
5. Резюме
Что такое кластеризация?
Кластеризация - это метод группировки объектов таким образом, что объекты со схожими объектами объединяются, а объекты с различными объектами расходятся. Это распространенный метод статистического анализа данных для машинного обучения и интеллектуального анализа данных. Исследовательский анализ и обобщение данных также является областью, которая использует кластеризацию.
Рисунок 01: Кластеризация
Кластеризация относится к интеллектуальному анализу данных. Это не единственный конкретный алгоритм, но это общий метод решения задачи. Следовательно, можно добиться кластеризации с использованием различных алгоритмов. Соответствующий алгоритм кластера и настройки параметров зависят от отдельных наборов данных. Это не автоматическая задача, но это итеративный процесс обнаружения. Следовательно, необходимо модифицировать обработку данных и моделирование параметров, пока результат не достигнет желаемых свойств. Кластеризация K-средних и иерархическая кластеризация - два распространенных алгоритма кластеризации в интеллектуальном анализе данных..
Что такое классификация?
Классификация - это процесс категоризации, который использует обучающий набор данных для распознавания, дифференциации и понимания объектов. Классификация - это контролируемая методика обучения, при которой имеется обучающий набор и правильно определенные наблюдения..
Рисунок 02: Классификация
Алгоритм, который реализует классификацию, является классификатором, тогда как наблюдения являются экземплярами. Алгоритм K-Nearest Neighbor и дерево решений являются наиболее известными алгоритмами классификации в интеллектуальном анализе данных..
В чем разница между кластеризацией и классификацией?
Кластеризация - это обучение без контроля, в то время как классификация - это метод обучения с контролем. Он группирует похожие экземпляры на основе признаков, тогда как классификация присваивает предварительно определенные теги экземплярам на основе признаков. Кластеризация разделяет набор данных на подмножества, чтобы сгруппировать экземпляры с похожими функциями. Он не использует помеченные данные или обучающий набор. С другой стороны, классифицировать новые данные в соответствии с наблюдениями учебного набора. Учебный набор помечен.
Цель кластеризации - сгруппировать набор объектов, чтобы определить, есть ли между ними какая-либо связь, тогда как классификация предназначена для определения, к какому классу принадлежит новый объект из набора предопределенных классов..
Резюме - кластеризация против классификации
Кластеризация и классификация могут показаться схожими, потому что оба алгоритма интеллектуального анализа данных разделяют набор данных на подмножества, но они представляют собой два различных метода обучения, позволяющих получать достоверную информацию из набора необработанных данных. Разница между кластеризацией и классификацией заключается в том, что кластеризация - это метод обучения без надзора, который группирует похожие экземпляры на основе признаков, тогда как классификация - это метод обучения под наблюдением, который присваивает предварительно определенные теги экземплярам на основе признаков..
