Differenza tra cluster e classificazione
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Il differenza fondamentale tra clustering e classificazione è quello il clustering è una tecnica di apprendimento non supervisionata che raggruppa istanze simili sulla base di caratteristiche mentre la classificazione è una tecnica di apprendimento supervisionata che assegna tag predefiniti alle istanze sulla base di caratteristiche.
Sebbene il clustering e la classificazione sembrino 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.
CONTENUTO
1. Panoramica e differenza chiave
2. Cos'è il Clustering
3. Cos'è la classificazione
4. Confronto affiancato - Clustering vs Classificazione in forma tabulare
5. Sommario
Cos'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 dissimili si dividono. È una tecnica comune per l'analisi statistica dei dati per l'apprendimento automatico e il data mining. L'analisi e la generalizzazione dei dati esplorativi è anche un'area che utilizza il clustering.
Figura 01: Clustering
Il clustering appartiene al data mining non supervisionato. Non è un singolo algoritmo specifico, ma è un metodo generale per risolvere un compito. Pertanto, è possibile ottenere il clustering utilizzando vari algoritmi. L'algoritmo del cluster e le impostazioni dei parametri appropriati dipendono dai singoli set di dati. Non è un compito automatico, ma è un processo iterativo di scoperta. Pertanto, è necessario modificare l'elaborazione dei dati e la modellazione dei parametri finché il risultato non raggiunge le proprietà desiderate. K-means clustering e Hierarchical clustering sono due algoritmi di clustering comuni nel data mining.
Cos'è la classificazione?
La classificazione è un processo di categorizzazione che utilizza una serie di dati di addestramento per riconoscere, differenziare e comprendere gli oggetti. La classificazione è una tecnica di apprendimento supervisionata in cui sono disponibili un set di allenamento e osservazioni correttamente definite.
Figura 02: Classificazione
L'algoritmo che implementa la classificazione è il classificatore mentre le osservazioni sono le istanze. Gli algoritmi dell'algoritmo del vicino di K e dell'algoritmo decisionale sono gli algoritmi di classificazione più famosi nel data mining.
Qual è la differenza tra il clustering e la classificazione?
Il clustering è apprendimento non supervisionato mentre la classificazione è una tecnica di apprendimento supervisionata. Raggruppa istanze simili sulla base di caratteristiche, mentre la classificazione assegna tag predefiniti alle istanze sulla base delle caratteristiche. Il cluster divide il set di dati in sottoinsiemi per raggruppare le istanze con caratteristiche simili. Non usa dati etichettati o un set di allenamento. D'altra parte, classificare i nuovi dati in base alle osservazioni del set di allenamento. Il set di allenamento è etichettato.
L'obiettivo del clustering è raggruppare un insieme di oggetti per scoprire se esiste una relazione tra di essi, mentre la classificazione mira a trovare a quale classe appartiene un nuovo oggetto dall'insieme di classi predefinite.
Sommario - Clustering vs Classificazione
Clustering e classificazione possono sembrare simili perché entrambi gli algoritmi di data mining dividono il set di dati in sottoinsiemi, ma sono due tecniche di apprendimento differenti, nel data mining per ottenere informazioni affidabili da una raccolta di dati grezzi. La differenza tra clustering e classificazione è che il clustering è una tecnica di apprendimento non supervisionata che raggruppa istanze simili sulla base di caratteristiche mentre la classificazione è una tecnica di apprendimento supervisionata che assegna tag predefiniti alle istanze sulla base di caratteristiche.
