Den viktigaste skillnaden mellan klustring och klassificering är att klustring är en oövervakad inlärningsteknik som grupperar liknande instanser på basis av funktioner, medan klassificering är en övervakad inlärningsteknik som tilldelar fördefinierade taggar till instanser på basis av funktioner.
Även om klustring och klassificering verkar vara liknande processer, finns det en skillnad mellan dem baserat på deras betydelse. Inom dataminingvärlden är klustring och klassificering två typer av inlärningsmetoder. Båda dessa metoder karakteriserar objekt i grupper med en eller flera funktioner.
Vad är Clustering?
Klustring är en metod för att gruppera objekt på ett sådant sätt att objekt med liknande egenskaper sammanförs och objekt med olika egenskaper går isär. Det är en vanlig teknik för statistisk dataanalys för maskininlärning och datautvinning. Explorativ dataanalys och generalisering är också ett område som använder klustring.
Figur 01: Clustering
Klustring tillhör oövervakad datautvinning. Det är inte en enda specifik algoritm, utan det är en generell metod för att lösa en uppgift. Därför är det möjligt att uppnå klustring med hjälp av olika algoritmer. Lämplig klusteralgoritm och parameterinställningar beror på de individuella datamängderna. Det är inte en automatisk uppgift, men det är en iterativ upptäcktsprocess. Därför är det nödvändigt att modifiera databearbetning och parametermodellering tills resultatet uppnår de önskade egenskaperna. K-means klustring och hierarkisk klustring är två vanliga klustringsalgoritmer inom datautvinning.
Vad är klassificering?
Klassificering är en kategoriseringsprocess som använder en träningsuppsättning data för att känna igen, särskilja och förstå objekt. Klassificering är en övervakad inlärningsteknik där en träningsuppsättning och korrekt definierade observationer finns tillgängliga.
Figur 02: Klassificering
Algorithmen som implementerar klassificering är klassificeraren medan observationerna är instanserna. K-Nearest Neighbor-algoritmen och beslutsträdsalgoritmerna är de mest kända klassificeringsalgoritmerna inom datautvinning.
Vad är skillnaden mellan klustring och klassificering?
Klustering är oövervakad inlärning medan klassificering är en övervakad inlärningsteknik. Den grupperar liknande instanser på basis av funktioner medan klassificering tilldelar fördefinierade taggar till instanser på basis av funktioner. Klustring delar upp datasetet i delmängder för att gruppera instanserna med liknande funktioner. Den använder inte märkta data eller en träningsuppsättning. Å andra sidan, kategorisera de nya uppgifterna enligt observationerna av träningsuppsättningen. Träningssetet är märkt.
Målet med klustring är att gruppera en uppsättning objekt för att hitta om det finns något samband mellan dem, medan klassificering syftar till att hitta vilken klass ett nytt objekt tillhör från uppsättningen av fördefinierade klasser.
Sammanfattning – Clustering kontra klassificering
Klustring och klassificering kan verka liknande eftersom båda datautvinningsalgoritmerna delar upp datamängden i delmängder, men de är två olika inlärningstekniker, inom datautvinning för att få tillförlitlig information från en samling rådata. Skillnaden mellan klustring och klassificering är att klustring är en oövervakad inlärningsteknik som grupperar liknande instanser på basis av egenskaper medan klassificering är en övervakad inlärningsteknik som tilldelar fördefinierade taggar till instanser på basis av funktioner.
Bild med tillstånd:
1.”Cluster-2″ av Cluster-2.gif: hellisp derivative work: (Public Domain) via Wikimedia Commons 2.”Magnetism” av John Aplessed – Eget arbete. (Public Domain) via Wikimedia Commons
