Klastrite moodustamise ja klassifitseerimise põhierinevus seisneb selles, et rühmitamine on juhendamata õppemeetod, mis rühmitab sarnased juhtumid tunnuste alusel, samas kui klassifitseerimine on juhendatud õppemeetod, mis eraldab eksemplaridele tunnuste põhjal eelnevalt määratletud sildid.

Ehkki rühmitamine ja klassifitseerimine näivad olevat sarnased protsessid, on nende tähenduse vahel erinevus. Andmekaevandamise maailmas on klasterdamine ja klassifitseerimine kahte tüüpi õppemeetodeid. Mõlemad meetodid iseloomustavad objekte rühmadesse ühe või mitme tunnuse järgi.

SISU

1. Ülevaade ja olulisemad erinevused 2. Mis on klasterdamine 3. Mis on klassifikatsioon 4. Võrdlus kõrvuti - rühmitamine vs klassifitseerimine tabelina 5. Kokkuvõte

Mis on klasterdamine?

Klasterdamine on meetod objektide rühmitamiseks nii, et sarnaste tunnustega objektid kokku tuleksid ja erinevate tunnustega objektid läheksid lahku. See on masinõppe ja andmete kaevandamise statistiliste andmete analüüsimise tavaline tehnika. Uurimisandmete analüüs ja üldistamine on ka valdkond, mis kasutab klastrimist.

Klastrid kuuluvad järelevalveta andmekaevandamisse. See ei ole üksik konkreetne algoritm, vaid see on üldine meetod ülesande lahendamiseks. Seetõttu on klastrite loomine võimalik erinevate algoritmide abil. Sobiv klastri algoritm ja parameetrite sätted sõltuvad üksikutest andmekogumitest. See ei ole automaatne ülesanne, kuid see on korduv avastamisprotsess. Seetõttu on vaja muuta andmetöötlust ja parameetrite modelleerimist, kuni tulemus saavutab soovitud omadused. K-tähendab klastrite moodustamist ja hierarhiline klasterdamine on kaks levinumat klastrialgoritmi andmete kaevandamisel.

Mis on klassifikatsioon?

Klassifikatsioon on kategoriseerimisprotsess, mille käigus kasutatakse objektide äratundmiseks, eristamiseks ja mõistmiseks treeningandmeid. Klassifikatsioon on juhendatud õppemeetod, kus on saadaval treeningkomplekt ja õigesti määratletud tähelepanekud.

Klassifikaatorit rakendav algoritm on klassifikaator, samas kui vaatlused on näited. K-Lähima Naabri algoritm ja otsustuspuu algoritmid on andmekaevandamisel kõige kuulsamad liigitusalgoritmid.

Mis vahe on klastrimisel ja klassifitseerimisel?

Klasterdamine on juhendamata õppimine, samas kui klassifitseerimine on juhendatud õppe tehnika. See rühmitab sarnased eksemplarid tunnuste alusel, samas kui klassifikatsioon omistab eksemplaridele funktsioonide põhjal eelnevalt määratletud sildid. Klastrites jaotatakse andmekogum alamhulkadeks, et grupeerida sarnaste tunnustega eksemplarid. See ei kasuta märgistatud andmeid ega treeningkomplekti. Teisest küljest liigitage uued andmed vastavalt treeningkomplekti tähelepanekutele. Treeningkomplekt on märgistatud.

Klastrimise eesmärk on grupeerida objektide komplekt, et teada saada, kas nende vahel on seoseid, samas kui klassifitseerimise eesmärk on leida eelnevalt määratletud klasside komplektist, millisesse klassi uus objekt kuulub.

Kokkuvõte - klastrimine vs klassifikatsioon

Klasterdamine ja klassifitseerimine võivad tunduda sarnased, kuna mõlemad andmete kaevandamise algoritmid jagavad andmekogumi alamhulkadeks, kuid need on kaks erinevat õppimistehnikat - andmete hankimisel saadakse töötlemata andmete kogumist usaldusväärset teavet. Erinevus rühmitamise ja klassifitseerimise vahel on see, et rühmitamine on juhendamata õppemeetod, mis rühmitab sarnased juhtumid tunnuste alusel, samas kui klassifitseerimine on juhendatud õppemeetod, mis eraldab eksemplaridele tunnuste põhjal eelnevalt määratletud sildid.

Pilt viisakalt: