Pagrindinis skirtumas tarp grupavimo ir klasifikavimo yra tas, kad grupavimas yra neprižiūrimas mokymosi metodas, sugrupuojantis panašius atvejus pagal ypatybes, o klasifikavimas yra prižiūrimas mokymosi metodas, kuris priskiria egzemplioriams iš anksto nustatytas žymas pagal savybes.
Nors atrodo, kad grupavimas ir klasifikavimas yra panašūs procesai, jie skiriasi pagal jų reikšmę. Duomenų gavybos pasaulyje grupavimas ir klasifikavimas yra dviejų tipų mokymosi metodai. Abu šie metodai apibūdina objektus į grupes pagal vieną ar daugiau požymių.
Kas yra grupavimas?
Klasterizavimas yra objektų grupavimo būdas taip, kad objektai su panašiomis savybėmis susijungia, o objektai su skirtingomis savybėmis išsiskiria. Tai įprasta statistinių duomenų analizės technika, skirta mašininiam mokymuisi ir duomenų gavybai. Tiriamoji duomenų analizė ir apibendrinimas taip pat yra sritis, kurioje naudojamas grupavimas.
01 pav.: Klasterizavimas
Klasteriavimas priklauso neprižiūrimo duomenų gavybai. Tai nėra vienas konkretus algoritmas, o bendras būdas išspręsti užduotį. Todėl galima pasiekti klasterizavimą naudojant įvairius algoritmus. Tinkamas klasterio algoritmas ir parametrų nustatymai priklauso nuo atskirų duomenų rinkinių. Tai nėra automatinė užduotis, bet tai kartotinis atradimo procesas. Todėl būtina keisti duomenų apdorojimą ir parametrų modeliavimą, kol rezultatas pasieks norimas savybes. K-means klasterizavimas ir hierarchinis grupavimas yra du įprasti duomenų gavybos klasterizacijos algoritmai.
Kas yra klasifikacija?
Klasifikavimas yra skirstymo į kategorijas procesas, kurio metu naudojamas mokomasis duomenų rinkinys objektams atpažinti, atskirti ir suprasti. Klasifikavimas yra prižiūrimas mokymosi metodas, kai yra mokymo rinkinys ir teisingai apibrėžti stebėjimai.
02 pav.: klasifikacija
Algoritmas, įgyvendinantis klasifikavimą, yra klasifikatorius, o stebėjimai yra atvejai. K-Arčiausiai kaimyno algoritmas ir sprendimų medžio algoritmai yra žinomiausi duomenų gavybos klasifikavimo algoritmai.
Kuo skiriasi grupavimas ir klasifikavimas?
Klasterizavimas yra neprižiūrimas mokymasis, o klasifikavimas yra prižiūrimas mokymosi metodas. Jis grupuoja panašius atvejus pagal savybes, o klasifikuojant egzemplioriams priskiriamos iš anksto nustatytos žymos pagal savybes. Klasterizavimas padalino duomenų rinkinį į poaibius, kad sugrupuotų panašių funkcijų egzempliorius. Jame nenaudojami pažymėti duomenys ar mokymo rinkinys. Kita vertus, suskirstykite naujus duomenis pagal treniruočių rinkinio stebėjimus. Treniruočių rinkinys pažymėtas.
Klasteriavimo tikslas yra sugrupuoti objektų rinkinį, siekiant išsiaiškinti, ar tarp jų yra koks nors ryšys, o klasifikuojant siekiama nustatyti, kuriai klasei priklauso naujas objektas iš iš anksto nustatytų klasių rinkinio.
Santrauka – grupavimas prieš klasifikaciją
Klasteriavimas ir klasifikavimas gali atrodyti panašiai, nes abu duomenų gavybos algoritmai padalija duomenų rinkinį į poaibius, tačiau tai yra du skirtingi mokymosi metodai, naudojami duomenų gavybos metu siekiant gauti patikimą informaciją iš neapdorotų duomenų rinkinio. Skirtumas tarp grupavimo ir klasifikavimo yra tas, kad grupavimas yra neprižiūrimas mokymosi metodas, sugrupuojantis panašius atvejus pagal ypatybes, o klasifikavimas yra prižiūrimas mokymosi metodas, kuris priskiria egzemplioriams iš anksto nustatytas žymas pagal savybes.
Vaizdo sutikimas:
1.„Cluster-2“pateikė Cluster-2.gif: „hellisp“išvestinis darbas: (viešasis domenas) per Wikimedia Commons 2. „Magnetism“, autorius Johnas Aplessedas – nuosavas darbas. (Viešasis domenas) per Wikimedia Commons
