Perbezaan Antara Pengklonan dan Klasifikasi | Clustering vs Classification

Perbezaan Utama - Clustering vs. Classification

Walaupun klustering dan klasifikasi kelihatan seperti proses yang sama, terdapat perbezaan di antara mereka berdasarkan makna mereka. Dalam dunia perlombongan data, pengelompokan dan klasifikasi adalah dua jenis kaedah pembelajaran. Kedua-dua kaedah ini mencirikan objek ke dalam kumpulan dengan satu atau lebih ciri. Perbezaan utama antara clustering dan klasifikasi adalah bahawa clustering adalah teknik pembelajaran tanpa pengawasan yang digunakan untuk mengelompokkan contoh-contoh yang serupa berdasarkan ciri-ciri sedangkan klasifikasi adalah teknik pembelajaran yang diawasi yang digunakan untuk menetapkan tag yang telah ditentukan sebelumnya asas ciri.

Apa itu Clustering?

Clustering adalah satu kaedah pengumpulan objek sedemikian rupa sehingga objek dengan ciri-ciri serupa bersatu, dan objek yang mempunyai ciri-ciri yang berbeza berbeza. Ini adalah teknik biasa untuk analisis data statistik yang digunakan dalam pembelajaran mesin dan perlombongan data. Clustering boleh digunakan untuk analisis data penjelajahan dan generalisasi.

Clustering tergolong dalam perlombongan data tanpa pengawasan, dan pengelompokan bukan satu algoritma khusus, tetapi kaedah umum untuk menyelesaikan tugas. Clustering boleh dicapai dengan pelbagai algoritma. Algoritma kluster dan tetapan parameter yang sesuai bergantung kepada set data individu. Ia bukan tugas automatik, tetapi ia adalah proses penemuan berulang. Oleh itu, adalah perlu untuk mengubah pemodelan data dan pemodelan parameter sehingga hasil mencapai sifat yang diingini. K-means clustering dan clustering Hierarchical adalah dua algoritma kluster umum yang digunakan dalam perlombongan data.

Apakah Klasifikasi?

Klasifikasi adalah proses pengkategorian di mana objek diiktiraf, dibezakan dan difahami berdasarkan set latihan data. Pengkelasan adalah teknik pembelajaran yang diawasi di mana satu latihan dan pengamatan yang jelas ditentukan.

Algoritma yang melaksanakan klasifikasi sering dikenali sebagai pengelas, dan pengamatan sering dikenali sebagai contoh. Algoritma K-Nearest Neighbor dan algoritma pokok keputusan adalah algoritma klasifikasi yang paling terkenal yang digunakan dalam perlombongan data.

Apakah perbezaan antara Clustering dan Klasifikasi ?

Definisi Clustering dan Klasifikasi:

Clustering: Clustering adalah teknik pembelajaran yang tidak terjejas yang digunakan untuk mengelompokkan contoh-contoh serupa berdasarkan ciri-ciri.

Klasifikasi: Pengkelasan adalah teknik pembelajaran yang diselia yang digunakan untuk menetapkan tag yang telah ditetapkan untuk contoh berdasarkan ciri-ciri.

Ciri-ciri Clustering dan Klasifikasi:

Pengawasan:

Clustering: Clustering adalah teknik pembelajaran yang tidak terjaga.

Klasifikasi: Klasifikasi adalah teknik pembelajaran yang diawasi.

Set Latihan:

Clustering: Set latihan tidak digunakan dalam clustering.

Klasifikasi: Set latihan digunakan untuk mencari persamaan dalam klasifikasi.

Proses:

Clustering: Konsep statistik digunakan, dan dataset dibahagikan kepada subset dengan ciri-ciri yang serupa.

Klasifikasi: Klasifikasi menggunakan algoritma untuk mengkategorikan data baru mengikut pemerhatian set latihan.

Label:

Clustering: Tiada label dalam clustering.

Klasifikasi: Terdapat label untuk beberapa titik.

Matlamat:

Clustering: Matlamat pengelompokan adalah, mengelompokkan satu set objek untuk mencari sama ada terdapat sebarang hubungan diantara mereka.

Klasifikasi: Matlamat kluster adalah untuk mencari kelas mana objek baru dari set kelas yang telah ditetapkan. Clustering vs. Classification - Summary

Clustering and classification can seem similar because both algorithm mining data divide the data set into subsets, but they are two different learning techniques, used in mining data for the purpose of getting information reliable from koleksi data mentah.

Image Courtesy: "Cluster-2" oleh Cluster-2. gif: kerja derivatif hellisp: (Public Domain) melalui Wikimedia Commons "Magnetisme" oleh John Aplessed - Kerja sendiri. (Domain Awam) melalui Commons