Der Hauptunterschied zwischen Clustering und Klassifizierung besteht darin, dass Clustering eine unbeaufsichtigte Lerntechnik ist, bei der ähnliche Instanzen auf der Grundlage von Merkmalen gruppiert werden, während die Klassifizierung eine überwachte Lerntechnik ist, bei der Instanzen auf der Grundlage von Merkmalen vordefinierte Tags zugewiesen werden.
Obwohl Clustering und Klassifizierung ähnliche Prozesse zu sein scheinen, gibt es einen Unterschied zwischen ihnen aufgrund ihrer Bedeutung. In der Data Mining-Welt sind Clustering und Klassifizierung zwei Arten von Lernmethoden. Beide Methoden charakterisieren Objekte durch ein oder mehrere Features in Gruppen.
INHALT
1. Überblick und Hauptunterschied
2. Was ist Clustering
? 3. Was ist Klassifizierung?
4. Vergleich nebeneinander - Clustering und Klassifizierung in Tabellenform
5. Zusammenfassung
Was ist Clustering?
Clustering ist eine Methode zum Gruppieren von Objekten, sodass Objekte mit ähnlichen Merkmalen zusammenkommen und Objekte mit unterschiedlichen Merkmalen auseinanderfallen. Es ist eine gängige Technik zur statistischen Datenanalyse für maschinelles Lernen und Data Mining. Die explorative Datenanalyse und -verallgemeinerung ist ebenfalls ein Bereich, in dem Clustering verwendet wird.
Abbildung 01: Clustering
Clustering gehört zum unbeaufsichtigten Data Mining. Es ist kein einzelner spezifischer Algorithmus, sondern eine allgemeine Methode zur Lösung einer Aufgabe. Daher ist es möglich, Clustering unter Verwendung verschiedener Algorithmen zu erreichen. Der entsprechende Cluster-Algorithmus und die entsprechenden Parametereinstellungen hängen von den einzelnen Datensätzen ab. Es ist keine automatische Aufgabe, sondern ein iterativer Entdeckungsprozess. Daher ist es notwendig, die Datenverarbeitung und Parametermodellierung zu ändern, bis das Ergebnis die gewünschten Eigenschaften erreicht. K-Means-Clustering und hierarchisches Clustering sind zwei gängige Clustering-Algorithmen im Data Mining.
Was ist Klassifizierung?
Die Klassifizierung ist ein Kategorisierungsprozess, bei dem anhand eines Trainingsdatensatzes Objekte erkannt, unterschieden und verstanden werden. Die Klassifizierung ist eine überwachte Lerntechnik, bei der ein Trainingssatz und korrekt definierte Beobachtungen verfügbar sind.
Abbildung 02: Klassifizierung
Der Algorithmus, der die Klassifizierung implementiert, ist der Klassifizierer, während die Beobachtungen die Instanzen sind. K-Nearest Neighbor-Algorithmus und Entscheidungsbaumalgorithmen sind die bekanntesten Klassifizierungsalgorithmen im Data Mining.
Was ist der Unterschied zwischen Clustering und Klassifizierung?
Clustering ist unbeaufsichtigtes Lernen, während Klassifizierung eine überwachte Lerntechnik ist. Es gruppiert ähnliche Instanzen auf der Grundlage von Merkmalen, während die Klassifizierung Instanzen auf der Grundlage von Merkmalen vordefinierte Tags zuweist. Durch Clustering wird das Dataset in Teilmengen aufgeteilt, um die Instanzen mit ähnlichen Funktionen zu gruppieren. Es werden keine beschrifteten Daten oder ein Trainingssatz verwendet. Kategorisieren Sie andererseits die neuen Daten gemäß den Beobachtungen des Trainingssatzes. Das Trainingsset ist beschriftet.
Das Ziel des Clusters besteht darin, eine Reihe von Objekten zu gruppieren, um festzustellen, ob eine Beziehung zwischen ihnen besteht, während die Klassifizierung darauf abzielt, aus der Menge vordefinierter Klassen herauszufinden, zu welcher Klasse ein neues Objekt gehört.
Zusammenfassung - Clustering vs. Klassifizierung
Clustering und Klassifizierung können ähnlich erscheinen, da beide Data Mining-Algorithmen den Datensatz in Teilmengen aufteilen. Beim Data Mining handelt es sich jedoch um zwei verschiedene Lerntechniken, um zuverlässige Informationen aus einer Sammlung von Rohdaten zu erhalten. Der Unterschied zwischen Clustering und Klassifizierung besteht darin, dass Clustering eine unbeaufsichtigte Lerntechnik ist, bei der ähnliche Instanzen auf der Grundlage von Merkmalen gruppiert werden, während die Klassifizierung eine überwachte Lerntechnik ist, bei der Instanzen auf der Grundlage von Merkmalen vordefinierte Tags zugewiesen werden.
Bild mit freundlicher Genehmigung:
1. "Cluster-2" von Cluster-2.gif: Hellisp-abgeleitete Arbeit: (Public Domain) über Wikimedia Commons 2. "Magnetism" von John Aplessed - Eigene Arbeit. (Public Domain) über Wikimedia Commons
