Galvenā atšķirība starp klasteru veidošanu un klasifikāciju ir tāda, ka klasterošana ir nepieskatīta mācīšanās tehnika, kas grupē līdzīgus gadījumus, pamatojoties uz pazīmēm, savukārt klasifikācija ir uzraudzīta mācību tehnika, kas piešķir iepriekš definētus tagus instancēm, pamatojoties uz funkcijām.
Lai gan kopu veidošana un klasifikācija, šķiet, ir līdzīgi procesi, starp tiem ir atšķirība, pamatojoties uz to nozīmi. Datu ieguves pasaulē kopu veidošana un klasifikācija ir divu veidu mācību metodes. Abas šīs metodes objektus grupās raksturo pēc vienas vai vairākām pazīmēm.
SATURS
1. Pārskats un galvenās atšķirības
2. Kas ir klasterizācija
3. Kas ir klasifikācija
4. Blakus salīdzinājums - klasterošana vs klasifikācija tabulas veidā
5. Kopsavilkums
Kas ir kopu veidošana?
Klasterizācija ir metode, kā grupēt objektus tā, lai objekti ar līdzīgām pazīmēm apvienotos, un objekti ar atšķirīgām pazīmēm sadalītos. Tas ir izplatīts paņēmiens statistikas datu analīzei mašīnmācībai un datu ieguvei. Izpētes datu analīze un vispārināšana ir arī joma, kurā tiek izmantota kopu veidošana.
01. attēls: kopu veidošana
Klasteru veidošana pieder pie nepieskatītas datu ieguves. Tas nav viens konkrēts algoritms, bet tā ir vispārēja metode uzdevuma risināšanai. Tāpēc ir iespējams panākt klasterizāciju, izmantojot dažādus algoritmus. Atbilstošais klastera algoritms un parametru iestatījumi ir atkarīgi no atsevišķām datu kopām. Tas nav automātisks uzdevums, bet tas ir iteratīvs atklāšanas process. Tāpēc ir jāmaina datu apstrāde un parametru modelēšana, līdz rezultāts sasniedz vēlamās īpašības. K-vidus klasterizācija un hierarhiskā klasterizācija ir divi izplatīti kopu veidošanas algoritmi datu ieguvē.
Kas ir klasifikācija?
Klasifikācija ir kategorizēšanas process, kurā objektu atpazīšanai, diferencēšanai un izpratnei tiek izmantots datu kopums. Klasifikācija ir uzraudzīta mācību tehnika, kur ir pieejams apmācību komplekts un pareizi definēti novērojumi.
02. attēls. Klasifikācija
Algoritms, kas ievieš klasifikāciju, ir klasifikators, turpretī novērojumi ir gadījumi. K-Tuvāko kaimiņu algoritms un lēmumu koku algoritmi ir slavenākie klasifikācijas algoritmi datu ieguvē.
Kāda ir atšķirība starp kopu veidošanu un klasifikāciju?
Klasteru veidošana ir bez uzraudzības, savukārt klasifikācija ir uzraudzīta mācīšanās tehnika. Tas grupē līdzīgus gadījumus, pamatojoties uz pazīmēm, savukārt klasifikācija piešķir iepriekš definētus tagus instancēm, pamatojoties uz pazīmēm. Grupēšana sadalīja datu kopu apakšgrupās, lai grupētu gadījumus ar līdzīgām funkcijām. Tajā netiek izmantoti marķēti dati vai mācību komplekts. No otras puses, klasificējiet jaunos datus atbilstoši apmācību kopas novērojumiem. Treniņu komplekts ir marķēts.
Klasterizācijas mērķis ir grupēt objektu kopu, lai noskaidrotu, vai starp tiem nav saistības, savukārt klasifikācijas mērķis ir atrast, kurai klasei jauns objekts pieder no iepriekš definēto klašu kopas.
Kopsavilkums - klasterošana vs klasifikācija
Klasterizācija un klasifikācija var šķist līdzīga, jo abi datu ieguves algoritmi datu kopu sadala apakškopās, taču tie ir divi dažādi mācību paņēmieni datu ieguvē, lai iegūtu ticamu informāciju no neapstrādātu datu kolekcijas. Atšķirība starp klasteru veidošanu un klasifikāciju ir tāda, ka klasterošana ir bez uzraudzības mācīšanās paņēmiens, kas grupē līdzīgus gadījumus, pamatojoties uz pazīmēm, savukārt klasifikācija ir uzraudzīta mācību tehnika, kas piešķir iepriekš definētus tagus instancēm, pamatojoties uz funkcijām.
Attēla pieklājība:
1. Cluster-2 ″ Cluster-2.gif: režģa atvasinātais darbs: (Public Domain), izmantojot Wikimedia Commons 2. John Magged “Magnetism” - pašu darbs. (Public Domain), izmantojot Wikimedia Commons
