Különbség a csoportosítás és az osztályozás között
Share
Az kulcs különbség a csoportosítás és a besorolás között ez az A klaszterezés egy nem felügyelt tanulási technika, amely hasonló példányokat csoportosít tulajdonságok alapján, míg a besorolás egy felügyelt tanulási technika, amely előre definiált címkéket rendel hozzá a példányokhoz a jellemzők alapján.
Noha a csoportosítás és a besorolás hasonló folyamatoknak tűnnek, jelentéseik között különbség van közöttük. Az adatbányászatban a csoportosítás és az osztályozás a tanulási módszerek két típusa. Mindkét módszer jellemzi az objektumokat csoportokba egy vagy több tulajdonság alapján.
TARTALOMJEGYZÉK
1. Áttekintés és a legfontosabb különbség
2. Mi a klaszterezés?
3. Mi az osztályozás?
4. Side by side összehasonlítás - Klaszter vs osztályozás táblázatos formában
5. Összefoglalás
Mi a klaszterezés??
A csoportosítás az objektumok csoportosítási módszere, amelyben a hasonló tulajdonságokkal rendelkező objektumok összekapcsolódnak, és az eltérő tulajdonságokkal rendelkező objektumok szétesnek. Ez a gépi tanulás és az adatbányászat statisztikai adatelemzésének általános technikája. A feltáró adatok elemzése és általánosítása szintén olyan terület, amely klasztereket alkalmaz.
01. ábra: Klaszterezés
A csoportosítás a felügyelet nélküli adatbányászathoz tartozik. Ez nem egy egyedi algoritmus, hanem egy általános módszer a feladat megoldására. Ezért különféle algoritmusok segítségével lehetséges a klaszterezés. A megfelelő klaszter algoritmus és paraméterbeállítások az egyes adatkészletektől függnek. Ez nem egy automatikus feladat, hanem egy felfedezés iteratív folyamata. Ezért módosítani kell az adatfeldolgozást és a paraméterek modellezését, amíg az eredmény el nem éri a kívánt tulajdonságokat. A K-átcsoportosítás és a hierarchikus csoportosítás két általános fürtözési algoritmus az adatbányászatban.
Mi az osztályozás??
A besorolás egy kategorizálási folyamat, amely egy képzési adatkészletet használ az objektumok felismerésére, megkülönböztetésére és megértésére. Az osztályozás egy felügyelt tanulási technika, ahol rendelkezésre áll egy edzéskészlet és helyesen meghatározott megfigyelések.
02 ábra: Osztályozás
Az osztályozást végrehajtó algoritmus az osztályozó, míg a megfigyelések példák. A K-Legközelebbi Szomszéd algoritmus és a döntési fa algoritmusok a leghíresebb osztályozási algoritmusok az adatbányászatban.
Mi a különbség a csoportosítás és az osztályozás között??
A csoportosítás nem felügyelet nélküli tanulás, míg az osztályozás egy felügyelt tanulási technika. Hasonló példányokat csoportosít tulajdonságok alapján, míg az osztályozás előre definiált címkéket rendel hozzá példányokhoz jellegzetességek alapján. A klaszterezés az adatkészletet alcsoportokra osztja, hogy hasonló tulajdonságokkal rendelkező példányokat csoportosítsanak. Nem használ címkézett adatokat vagy edzőkészletet. Másrészt kategorizálja az új adatokat az edzéskészlet megfigyelései szerint. Az edzőkészlet fel van címkézve.
A klaszterezés célja egy objektumkészlet csoportosítása annak megállapítására, hogy van-e kapcsolat közöttük, míg a besorolás célja, hogy az előre definiált osztályokból megtudja, melyik osztályhoz tartozik egy új objektum..
Összegzés - klaszterezés vs osztályozás
A csoportosítás és az osztályozás hasonlónak tűnhet, mivel mindkét adatbányászati algoritmus az adatkészletet részhalmazokra osztja, ám ezek két különféle tanulási módszer, az adatbányászatban, hogy megbízható információkat szerezzenek a nyers adatok gyűjteményéből. A csoportosítás és az osztályozás közötti különbség az, hogy a csoportosítás egy nem felügyelt tanulási technika, amely hasonló példányokat csoportosít tulajdonságok alapján, míg az osztályozás egy felügyelt tanulási technika, amely az előre meghatározott címkéket az egyes példányokhoz rendeli a jellemzők alapján.
