A legfontosabb különbség a klaszterezés és a besorolás között az, hogy a fürtözés egy felügyelet nélküli tanulási technika, amely a hasonló példányokat a jellemzők alapján csoportosítja, míg az osztályozás egy felügyelt tanulási technika, amely előre definiált címkéket rendel a példányokhoz a jellemzők alapján.
Bár a klaszterezés és az osztályozás hasonló folyamatoknak tűnik, jelentésük alapján különbség van közöttük. Az adatbányász világban a klaszterezés és az osztályozás kétféle tanulási módszer. Mindkét módszer az objektumokat csoportokba sorolja egy vagy több jellemző alapján.
TARTALOM
1. Áttekintés és kulcsfontosságú különbségek
2. Mi a klaszterezés
3. Mi az osztályozás
4. Egymás melletti összehasonlítás - fürtözés és táblázatos osztályozás
5. Összefoglalás
Mi az a fürtözés?
A fürtözés az objektumok olyan csoportosításának módszere, hogy a hasonló tulajdonságokkal rendelkező objektumok összeérjenek, és az eltérő tulajdonságokkal rendelkező objektumok szétváljanak. A gépi tanulás és az adatbányászat statisztikai adatelemzésének általános technikája. A feltáró adatok elemzése és általánosítása szintén klaszterezést használó terület.
01. ábra: Csoportosítás
A fürtözés a felügyelet nélküli adatbányászathoz tartozik. Ez nem egyetlen specifikus algoritmus, hanem általános módszer a feladat megoldására. Ezért lehetséges a klaszterezés különböző algoritmusok használatával. A megfelelő fürt algoritmus és paraméter beállítások az egyes adathalmazoktól függenek. Ez nem automatikus feladat, de iteratív felfedezési folyamat. Ezért addig kell módosítani az adatfeldolgozást és a paraméterek modellezését, amíg az eredmény el nem éri a kívánt tulajdonságokat. A K-jelentésű fürtözés és a hierarchikus fürtözés két általános fürtözési algoritmus az adatbányászatban.
Mi az osztályozás?
Az osztályozás olyan kategorizálási folyamat, amely képzési adatsort használ fel az objektumok felismerésére, megkülönböztetésére és megértésére. Az osztályozás olyan felügyelt tanulási technika, ahol rendelkezésre áll egy képzett készlet és helyesen meghatározott megfigyelések.
02. ábra: Osztályozás
Az osztályozást végrehajtó algoritmus az osztályozó, míg a megfigyelések a példák. A K-legközelebbi szomszéd algoritmus és a döntési fa algoritmusok a leghíresebb osztályozási algoritmusok az adatbányászatban.
Mi a különbség a klaszterezés és az osztályozás között?
A klaszterezés felügyelet nélküli tanulás, míg az osztályozás felügyelt tanulási technika. A hasonló példányokat a jellemzők alapján csoportosítja, míg a besorolás előre definiált címkéket rendel a példányokhoz a jellemzők alapján. A fürtözés az adatkészletet részhalmazokra osztja, hogy a hasonló tulajdonságokkal rendelkező példányokat csoportosítsa. Nem használ címkézett adatokat vagy képzési készletet. Másrészt kategorizálja az új adatokat a képzési készlet megfigyelései szerint. Az edzéskészlet fel van címkézve.
A klaszterezés célja az objektumok halmazának csoportosítása, hogy kiderüljön, van-e valamilyen kapcsolat közöttük, míg a besorolás célja annak meghatározása, hogy egy új objektum melyik osztályba tartozik az előre definiált osztályok halmazából.
Összegzés - fürtözés vs osztályozás
A klaszterezés és a besorolás hasonlónak tűnhet, mivel mindkét adatbányászati algoritmus részhalmazokra osztja az adatkészletet, de ezek két különböző tanulási technikát jelentenek az adatbányászat során, hogy megbízható információkat nyerjenek a nyers adatok gyűjteményéből. A klaszterezés és a besorolás közötti különbség az, hogy a fürtözés egy felügyelet nélküli tanulási technika, amely hasonló példányokat csoportosít a jellemzők alapján, míg az osztályozás egy felügyelt tanulási technika, amely a jellemzők alapján előre definiált címkéket rendel hozzá a példányokhoz.
Kép jóvoltából:
1. „Cluster-2 ″, készítette: Cluster-2.gif: hellisp származékos munka: (Public Domain) a Wikimedia Commonson keresztül. 2.„ Magnetism”, John Aplessed - Saját munka. (Public Domain) a Wikimedia Commons-on keresztül
