Skirtumas tarp klasterizacijos ir klasifikavimo

pagrindinis skirtumas tarp klasifikavimo ir klasifikavimo yra tai grupavimas yra neprižiūrimas mokymosi būdas, pagal kurį grupuojami panašūs egzemplioriai pagal požymius, tuo tarpu klasifikacija yra prižiūrimas mokymosi būdas, pagal kurį egzemplioriai priskiriami iš anksto nustatytoms žymoms remiantis ypatybėmis..

Nors klasterizavimas ir klasifikavimas atrodo panašūs procesai, yra skirtumų tarp jų prasmės. Duomenų gavybos pasaulyje klasterizacija ir klasifikacija yra dviejų tipų mokymosi metodai. Abu šie būdai apibūdina objektus į grupes viena ar keliomis savybėmis.

TURINYS

1. Apžvalga ir svarbiausias skirtumas
2. Kas yra klasterizacija
3. Kas yra klasifikacija
4. Šalutinis palyginimas - klasifikacija ir klasifikacija lentelės forma
5. Santrauka

Kas yra klasterizacija?

Klasterizavimas yra objektų grupavimo būdas, kai objektai su panašiomis savybėmis susilieja, o objektai su skirtingomis savybėmis išsiskiria. Tai yra įprasta statistinės duomenų analizės metodika mokantis kompiuteriu ir iškasant duomenis. Tiriamųjų duomenų analizė ir apibendrinimas taip pat yra sritis, kurioje naudojama grupavimas.

01 pav.: Klasteriai

Klasteriai priklauso neprižiūrimai duomenų gavybai. Tai nėra atskiras konkretus algoritmas, bet tai yra bendras uždavinio sprendimo būdas. Todėl klasterizaciją įmanoma pasiekti naudojant įvairius algoritmus. Tinkamas klasterio algoritmas ir parametrų parametrai priklauso nuo atskirų duomenų rinkinių. Tai nėra automatinė užduotis, tačiau tai kartojamas atradimo procesas. Todėl būtina modifikuoti duomenų apdorojimą ir parametrų modeliavimą, kol rezultatas pasieks norimas savybes. K reikšmių grupavimas ir hierarchinis grupavimas yra du paplitę duomenų gavybos grupavimo algoritmai.

Kas yra klasifikacija?

Klasifikacija yra klasifikavimo procesas, kurio metu naudojamas mokymo duomenų rinkinys objektams atpažinti, atskirti ir suprasti. Klasifikacija yra prižiūrimas mokymosi būdas, kai yra prieinamas mokymo rinkinys ir teisingai apibrėžti stebėjimai.

02 paveikslas: Klasifikacija

Klasifikaciją įgyvendinantis algoritmas yra klasifikatorius, tuo tarpu stebėjimai yra pavyzdžiai. K-artimiausio kaimyno algoritmas ir sprendimų medžio algoritmai yra žymiausi duomenų gavybos klasifikavimo algoritmai.

Kuo skiriasi klasterizacija ir klasifikacija??

Klasifikavimas yra neprižiūrimas mokymasis, o klasifikavimas yra prižiūrimas mokymosi būdas. Jis sugrupuoja panašius egzempliorius pagal požymius, o klasifikacija priskiria iš anksto nustatytas žymes egzemplioriams pagal požymius. Grupuodami duomenų rinkinį padalinkite į pogrupius, kad grupuotumėte egzempliorius su panašiomis savybėmis. Jis nenaudoja etikečių duomenų ar treniruočių rinkinio. Kita vertus, suskirstykite naujus duomenis į kategorijas pagal mokymo komplekso pastabas. Treniruočių komplektas yra paženklintas.

Klasterio tikslas yra sugrupuoti objektų rinkinį, siekiant išsiaiškinti, ar tarp jų yra ryšys, tuo tarpu klasifikacija siekiama išsiaiškinti, kuriai klasei naujas objektas priklauso iš anksto apibrėžtų klasių..

Santrauka - klasterizacija vs klasifikacija

Klasifikavimas ir klasifikavimas gali atrodyti panašūs, nes abu duomenų gavybos algoritmai suskirsto duomenų rinkinį į pogrupius, tačiau tai yra du skirtingi mokymosi būdai, naudojami duomenų gavime, norint gauti patikimą informaciją iš neapdorotų duomenų rinkinio. Skirtumas tarp klasifikavimo ir klasifikavimo yra tas, kad grupavimas yra neprižiūrimas mokymosi būdas, pagal kurį grupuojami panašūs egzemplioriai pagal požymius, tuo tarpu klasifikavimas yra prižiūrimas mokymosi metodas, pagal kurį egzemplioriai priskiriami iš anksto nustatytoms žymoms pagal ypatybes..

Vaizdo mandagumas:

1. „Cluster-2“ „Cluster-2.gif“: pragaras išvestinis darbas: (viešas domenas) per „Wikimedia Commons“  2. Jono „magnetizmas“ Nepilna - Savas darbas. („Public Domain“) per „Wikimedia Commons“