Hovedforskjellen mellom klynging og klassifisering er at klynging er en ikke-overvåket læringsteknikk som grupperer lignende forekomster på grunnlag av funksjoner, mens klassifisering er en overvåket læringsteknikk som tildeler forhåndsdefinerte koder til forekomster på grunnlag av funksjoner.
Selv om klynging og klassifisering ser ut til å være lignende prosesser, er det en forskjell mellom dem basert på deres betydning. I data mining-verdenen er klynging og klassifisering to typer læringsmetoder. Begge disse metodene karakteriserer objekter i grupper etter en eller flere funksjoner.
INNHOLD
1. Oversikt og nøkkelforskjell
2. Hva er klynging
3. Hva er klassifisering
4. Sammenligning side om side - Klynging mot klassifisering i tabellform
5. Sammendrag
Hva er klynging?
Klynging er en metode for å gruppere objekter på en slik måte at objekter med lignende egenskaper kommer sammen, og objekter med forskjellige funksjoner går fra hverandre. Det er en vanlig teknikk for statistisk dataanalyse for maskinlæring og data mining. Utforskende dataanalyse og generalisering er også et område som bruker klynging.
Figur 01: Klynging
Klynging tilhører dataovervåkning uten tilsyn. Det er ikke en eneste spesifikk algoritme, men det er en generell metode for å løse en oppgave. Derfor er det mulig å oppnå klynging ved hjelp av forskjellige algoritmer. Den passende klyngealgoritmen og parameterinnstillingene avhenger av de enkelte datasettene. Det er ikke en automatisk oppgave, men det er en iterativ oppdagelsesprosess. Derfor er det nødvendig å modifisere databehandling og parametermodellering til resultatet oppnår de ønskede egenskapene. K-betyr klynging og hierarkisk klynging er to vanlige klyngealgoritmer i datautvinning.
Hva er klassifisering?
Klassifisering er en kategoriseringsprosess som bruker et opplæringssett med data for å gjenkjenne, differensiere og forstå objekter. Klassifisering er en veiledet læringsteknikk der et treningssett og riktig definerte observasjoner er tilgjengelig.
Figur 02: Klassifisering
Algoritmen som implementerer klassifisering er klassifisereren, mens observasjonene er tilfellene. K-nærmeste naboalgoritme og beslutningstreetalgoritmer er de mest kjente klassifiseringsalgoritmene i data mining.
Hva er forskjellen mellom gruppering og klassifisering?
Klynging er læring uten tilsyn mens Klassifisering er en veiledet læringsteknikk. Den grupperer lignende forekomster på grunnlag av funksjoner, mens klassifisering tilordner forhåndsdefinerte koder til forekomster på grunnlag av funksjoner. Clustering delte datasettet i delmengder for å gruppere forekomster med lignende funksjoner. Den bruker ikke merkede data eller et treningssett. På den annen side, kategoriser de nye dataene i henhold til observasjonene av treningssettet. Treningssettet er merket.
Målet med klynging er å gruppere et sett med objekter for å finne ut om det er noe forhold mellom dem, mens klassifisering tar sikte på å finne hvilken klasse et nytt objekt tilhører fra settet med forhåndsdefinerte klasser.
Sammendrag - Clustering vs Classification
Klynging og klassifisering kan virke likt fordi begge data mining algoritmer deler datasettet i delmengder, men de er to forskjellige læringsteknikker, i data mining for å få pålitelig informasjon fra en samling rådata. Forskjellen mellom klynging og klassifisering er at klynging er en ikke-overvåket læringsteknikk som grupperer lignende forekomster på grunnlag av funksjoner, mens klassifisering er en overvåket læringsteknikk som tildeler forhåndsdefinerte koder til forekomster på grunnlag av funksjoner.
Bilde med tillatelse:
1.”Cluster-2 ″ av Cluster-2.gif: hellisp avledet arbeid: (Public Domain) via Wikimedia Commons 2.” Magnetism”av John Aplessed - Eget arbeid. (Public Domain) via Wikimedia Commons
