Ključna razlika između grupiranja i klasifikacije je u tome što je klasteriranje tehnika učenja bez nadzora koja grupira slične instance na temelju značajki, dok je klasifikacija tehnika nadziranog učenja koja dodjeljuje unaprijed definirane oznake instancama na temelju značajki.
Iako se grupiranje i klasifikacija čine sličnim procesima, postoji razlika između njih na temelju njihova značenja. U svijetu rudarenja podataka, grupiranje i klasifikacija dvije su vrste metoda učenja. Obje ove metode karakteriziraju objekte u grupe prema jednoj ili više značajki.
Što je grupiranje?
Grupiranje je metoda grupiranja objekata na takav način da se objekti sa sličnim značajkama spajaju, a objekti s različitim značajkama razdvajaju. To je uobičajena tehnika za statističku analizu podataka za strojno učenje i rudarenje podataka. Istraživačka analiza i generalizacija podataka također je područje koje koristi klasteriranje.
Slika 01: Grupiranje
Grupiranje spada u nenadzirano rudarenje podataka. To nije samo jedan specifičan algoritam, već opća metoda za rješavanje zadatka. Stoga je moguće klasteriranje postići pomoću različitih algoritama. Odgovarajući algoritam klastera i postavke parametara ovise o pojedinačnim skupovima podataka. To nije automatski zadatak, već je to iterativni proces otkrivanja. Stoga je potrebno modificirati obradu podataka i modeliranje parametara dok rezultat ne postigne željena svojstva. K-znači klasteriranje i hijerarhijsko klasteriranje dva su uobičajena algoritma klasteriranja u rudarenju podataka.
Što je klasifikacija?
Klasifikacija je proces kategorizacije koji koristi set podataka za obuku za prepoznavanje, razlikovanje i razumijevanje objekata. Klasifikacija je tehnika učenja pod nadzorom gdje su dostupni set za obuku i točno definirana opažanja.
Slika 02: Klasifikacija
Algoritam koji implementira klasifikaciju je klasifikator dok su opažanja instance. K-Nearest Neighbor algoritam i algoritmi stabla odlučivanja najpoznatiji su klasifikacijski algoritmi u rudarenju podataka.
Koja je razlika između grupiranja i klasifikacije?
Grupiranje je učenje bez nadzora dok je klasifikacija tehnika učenja pod nadzorom. Grupira slične instance na temelju značajki, dok klasifikacija dodjeljuje unaprijed definirane oznake instancama na temelju značajki. Klasteriranje je podijelilo skup podataka u podskupove kako bi se grupirale instance sa sličnim značajkama. Ne koristi označene podatke ili set za obuku. S druge strane, kategorizirajte nove podatke prema promatranjima skupa za vježbanje. Skup za vježbanje je označen.
Cilj grupiranja je grupiranje skupa objekata kako bi se utvrdilo postoji li neki odnos između njih, dok klasifikacija ima za cilj pronaći kojoj klasi pripada novi objekt iz skupa unaprijed definiranih klasa.
Sažetak – Grupiranje nasuprot klasifikaciji
Grupiranje i klasifikacija mogu izgledati slično jer oba algoritma za rudarenje podataka dijele skup podataka u podskupove, ali to su dvije različite tehnike učenja u rudarenju podataka za dobivanje pouzdanih informacija iz zbirke neobrađenih podataka. Razlika između grupiranja i klasifikacije je u tome što je klasteriranje tehnika učenja bez nadzora koja grupira slične instance na temelju značajki, dok je klasifikacija tehnika nadziranog učenja koja dodjeljuje unaprijed definirane oznake instancama na temelju značajki.
Slika uz dopuštenje:
1.”Cluster-2″ od Cluster-2.gif: hellisp izvedeni rad: (Public Domain) putem Wikimedia Commons 2.”Magnetism” od Johna Aplesseda – vlastiti rad. (Javna domena) putem Wikimedia Commons
