Forskel mellem klynge og klassificering
Share
Det vigtigste forskel mellem klynge og klassificering er det klynge er en uovervåget læringsteknologi, der grupperer lignende forekomster på grundlag af funktioner, mens klassificering er en overvåget indlæringsteknologi, der tildeler foruddefinerede tags til forekomster på basis af funktioner.
Selvom klynge og klassificering ser ud til at være lignende processer, er der en forskel mellem dem baseret på deres betydning. I data mining-verdenen er klynger og klassificering to typer af læringsmetoder. Begge disse metoder karakteriserer objekter i grupper efter en eller flere funktioner.
INDHOLD
1. Oversigt og nøgleforskel
2. Hvad er klynge
3. Hvad er klassificering
4. Sammenligning side ved side - Clustering vs klassificering i tabelform
5. Opsummering
Hvad er klynge?
Clustering er en metode til at gruppere objekter på en sådan måde, at objekter med lignende egenskaber mødes, og objekter med forskellige funktioner går fra hinanden. Det er en almindelig teknik til statistisk dataanalyse til maskinindlæring og datamining. Undersøgende dataanalyse og generalisering er også et område, der bruger klynger.
Figur 01: Clustering
Clustering hører til uovervåget data mining. Det er ikke en enkelt specifik algoritme, men det er en generel metode til at løse en opgave. Derfor er det muligt at opnå klynger ved hjælp af forskellige algoritmer. Den passende klynge-algoritme og parameterindstillinger afhænger af de individuelle datasæt. Det er ikke en automatisk opgave, men det er en iterativ opdagelsesproces. Derfor er det nødvendigt at ændre databehandling og parametermodellering, indtil resultatet opnår de ønskede egenskaber. K-betyder clustering og Hierarchical clustering er to almindelige clustering-algoritmer i data mining.
Hvad er klassificering?
Klassificering er en kategoriseringsproces, der bruger et træningssæt med data til at genkende, differentiere og forstå objekter. Klassificering er en overvåget læringsteknik, hvor et træningssæt og korrekt definerede observationer er tilgængelige.
Figur 02: Klassificering
Algoritmen, der implementerer klassificering, er klassificeren, mens observationer er tilfældene. K-nærmeste naboalgoritme og beslutningstræealgoritmer er de mest berømte klassificeringsalgoritmer inden for data mining.
Hvad er forskellen mellem klynge og klassificering?
Clustering er uovervåget læring, mens klassificering er en overvåget læringsteknik. Det grupperer lignende forekomster på grundlag af funktioner, mens klassificering tildeler foruddefinerede tags til forekomster på grundlag af funktioner. Clustering opdelte datasættet i delmængder for at gruppere forekomsterne med lignende funktioner. Den bruger ikke mærkede data eller et træningssæt. På den anden side kategoriserer de nye data i henhold til observationer af træningssættet. Træningssættet er mærket.
Målet med gruppering er at gruppere et sæt objekter for at finde ud af, om der er nogen sammenhæng mellem dem, mens klassificering sigter mod at finde, hvilken klasse et nyt objekt hører til fra sættet med foruddefinerede klasser.
Resume - Clustering vs Classification
Clustering og klassificering kan virke ens, fordi begge data mining algoritmer deler datasættet i delmængder, men det er to forskellige indlæringsteknikker i data mining for at få pålidelig information fra en samling af rå data. Forskellen mellem klynge og klassificering er, at klynge er en uovervåget indlæringsteknologi, der grupperer lignende forekomster på grundlag af funktioner, mens klassificering er en overvåget indlæringsteknologi, der tildeler foruddefinerede tags til forekomster på basis af funktioner.
