Differenza tra clustering e classificazione | Clustering vs. Classification

Differenza chiave - Clustering vs. Classification

Anche se il clustering e la classificazione sembrano essere processi simili, c'è una differenza tra loro in base al loro significato. Nel mondo del data mining, il clustering e la classificazione sono due tipi di metodi di apprendimento. Entrambi questi metodi caratterizzano gli oggetti in gruppi da una o più funzionalità. La differenza fondamentale tra il clustering e la classificazione è che il raggruppamento è una tecnica di apprendimento non sorvegliata utilizzata per raggruppare istanze simili sulla base delle caratteristiche mentre è una tecnica di apprendimento supervisionata utilizzata per assegnare tag predefiniti a istanze base delle caratteristiche.

Che cosa è il clustering?

Il clustering è un metodo per raggruppare gli oggetti in modo tale che gli oggetti con caratteristiche simili si uniscano e gli oggetti con caratteristiche diverse si separano. È una tecnica comune per l'analisi statistica dei dati utilizzata nell'apprendimento automatico e nell'estrazione dei dati. Il clustering può essere utilizzato per analisi e generalizzazione dei dati esplorativi.

Il clustering appartiene all'estrazione dei dati senza supervisione e il clustering non è un solo algoritmo specifico, ma un metodo generale per risolvere l'attività. Il clustering può essere raggiunto con vari algoritmi. L'algoritmo di cluster appropriato e le impostazioni dei parametri dipendono dai singoli set di dati. Non è un compito automatico, ma è un iterativo processo di scoperta. Pertanto, è necessario modificare l'elaborazione dei dati e la modellazione dei parametri finché il risultato non raggiunge le proprietà desiderate. Il clustering K-clustering e il clustering gerarchico sono due algoritmi di clustering comuni utilizzati per l'estrazione dei dati.

Che cos'è la classificazione?

La classificazione è un processo di categorizzazione in cui gli oggetti sono riconosciuti, differenziati e compresi sulla base del set di formazione di dati. La classificazione è una tecnica di apprendimento supervisionata in cui è disponibile un set di formazione e osservazioni correttamente definite.

L'algoritmo che implementa la classificazione è spesso noto come classificatore e le osservazioni sono spesso conosciute come le istanze. Gli algoritmi K-Algoritmi vicini del vicino e gli algoritmi degli alberi decisionali sono gli algoritmi di classificazione più famosi utilizzati nel data mining.

Qual è la differenza tra Clustering e Classificazione ?

Definizioni di clustering e classificazione:

Clustering: Il clustering è una tecnica di apprendimento senza supervisione utilizzata per raggruppare istanze simili sulla base delle caratteristiche.

Classificazione: La classificazione è una tecnica di apprendimento supervisionata utilizzata per assegnare i tag predefiniti a istanze sulla base delle caratteristiche.

Caratteristiche di clustering e classificazione:

Supervisione:

Clustering: Il clustering è una tecnica di apprendimento senza supervisione.

Classificazione: La classificazione è una tecnica di apprendimento supervisionata.

Formazione:

Clustering: Un gruppo di allenamento non viene utilizzato per il clustering.

Classificazione: Un insieme di allenamenti viene utilizzato per trovare somiglianze nella classificazione.

Process:

Clustering: I concetti statistici vengono utilizzati ei set di dati sono suddivisi in sottoinsiemi con funzioni simili.

Classificazione: La classificazione utilizza gli algoritmi per categorizzare i nuovi dati in base alle osservazioni del set di formazione.

Etichette:

Clustering: Non ci sono etichette nel clustering.

Classificazione: Esistono etichette per alcuni punti.

Obiettivo:

Clustering: Lo scopo del raggruppamento è raggruppare un insieme di oggetti per individuare se c'è una relazione tra loro.

Classificazione: Lo scopo del clustering è quello di trovare quale classe appartiene un nuovo oggetto dall'insieme di classi predefinite.

Il clustering e la classificazione possono sembrare simili perché entrambi gli algoritmi di data mining dividono il set di dati in sottoinsiemi, ma sono due tecniche di apprendimento diverse, utilizzate nell'attività di data mining allo scopo di ottenere informazioni affidabili da una raccolta di dati grezzi.

Immagine gentile: "Cluster-2" da Cluster-2. gif: lavoro derivato del hellisp: (Public Domain) via Wikimedia Commons "Magnetismo" di John Aplessed - Lavoro personale. (Public Domain) via Commons