Unterschied zwischen Clustering und Klassifizierung
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Das Hauptunterschied zwischen Clustering und Klassifizierung ist das Clustering ist eine nicht überwachte Lernmethode, die ähnliche Instanzen anhand von Merkmalen gruppiert, während Klassifizierung eine überwachte Lernmethode ist, die vordefinierte Tags Instanzen anhand von Merkmalen zuordnet.
Obwohl Clusterbildung und Klassifizierung scheinbar ähnliche Prozesse zu sein scheinen, gibt es einen Unterschied zwischen ihnen aufgrund ihrer Bedeutung. In der Data Mining-Welt sind Clustering und Klassifizierung zwei Arten von Lernmethoden. Beide Methoden charakterisieren Objekte in Gruppen durch ein oder mehrere Merkmale.
INHALT
1. Übersicht und Schlüsseldifferenz
2. Was ist Clustering?
3. Was ist Klassifizierung?
4. Side-by-Side-Vergleich - Clustering vs. Klassifizierung in Tabellenform
5. Zusammenfassung
Was ist Clustering??
Clustering ist eine Methode, Objekte so zu gruppieren, dass Objekte mit ähnlichen Merkmalen zusammenkommen und Objekte mit unterschiedlichen Merkmalen auseinanderfallen. Es ist eine übliche Technik zur statistischen Datenanalyse für maschinelles Lernen und Data Mining. Explorative Datenanalyse und Generalisierung ist auch ein Bereich, der Clustering verwendet.
Abbildung 01: Clustering
Clustering gehört zum unbeaufsichtigten Data Mining. Es ist kein einzelner spezifischer Algorithmus, aber es ist eine allgemeine Methode zum Lösen einer Aufgabe. Daher ist es möglich, Clustering mit verschiedenen Algorithmen zu erreichen. Die geeigneten Cluster-Algorithmus- und Parametereinstellungen hängen von den einzelnen Datensätzen ab. Dies ist keine automatische Aufgabe, sondern ein iterativer Prozess der Erkennung. Daher ist es notwendig, die Datenverarbeitung und die Parametermodellierung zu ändern, bis das Ergebnis die gewünschten Eigenschaften erreicht. K-Means-Clustering und Hierarchisches Clustering sind zwei häufige Clustering-Algorithmen im Data Mining.
Was ist Klassifizierung??
Klassifizierung ist ein Kategorisierungsprozess, bei dem anhand eines Schulungsdatensatzes Objekte erkannt, unterschieden und verstanden werden. Klassifizierung ist eine überwachte Lernmethode, bei der ein Trainingssatz und korrekt definierte Beobachtungen verfügbar sind.
Abbildung 02: Klassifizierung
Der Algorithmus, der die Klassifikation implementiert, ist der Klassifikator, während die Beobachtungen die Instanzen sind. K-Nearest Neighbor-Algorithmus und Entscheidungsbaumalgorithmen sind die bekanntesten Klassifizierungsalgorithmen im Data Mining.
Was ist der Unterschied zwischen Clustering und Klassifizierung??
Clustering ist unüberwachtes Lernen, während Klassifizierung eine überwachte Lernmethode ist. Sie gruppiert ähnliche Instanzen auf der Grundlage von Features, während die Klassifizierung vordefinierte Tags Instanzen auf der Grundlage von Features zuordnet. Clustering teilt das Dataset in Teilmengen auf, um die Instanzen mit ähnlichen Funktionen zu gruppieren. Es verwendet keine markierten Daten oder ein Trainingsset. Kategorisieren Sie andererseits die neuen Daten gemäß den Beobachtungen des Trainingssatzes. Das Trainingsset ist beschriftet.
Das Ziel des Clustering besteht darin, eine Gruppe von Objekten zu gruppieren, um herauszufinden, ob zwischen ihnen eine Beziehung besteht. Die Klassifizierung zielt darauf ab, aus der Menge der vordefinierten Klassen herauszufinden, zu welcher Klasse ein neues Objekt gehört.
Zusammenfassung - Clustering vs. Klassifizierung
Clustering und Klassifizierung können ähnlich erscheinen, da beide Data-Mining-Algorithmen den Datensatz in Teilmengen unterteilen, aber es handelt sich um zwei verschiedene Lernmethoden, um beim Data Mining zuverlässige Informationen aus einer Sammlung von Rohdaten zu erhalten. Der Unterschied zwischen Clustering und Klassifizierung besteht darin, dass Clustering eine unüberwachte Lernmethode ist, die ähnliche Instanzen auf der Grundlage von Merkmalen gruppiert, während Klassifizierung eine überwachte Lernmethode ist, die vordefinierte Tags Instanzen anhand von Merkmalen zuordnet.
