A fürtözés és az osztályozás közötti fő különbség az, hogy a klaszterezés egy felügyelt tanulási technika, amely a hasonló példányokat jellemzők alapján csoportosítja, míg az osztályozás egy felügyelt tanulási technika, amely előre meghatározott címkéket rendel a példányokhoz a jellemzők alapján.
Bár a klaszterezés és az osztályozás hasonló folyamatoknak tűnik, jelentésük alapján van különbség köztük. Az adatbányászat világában a klaszterezés és az osztályozás kétféle tanulási módszer. Mindkét módszer egy vagy több jellemző alapján csoportosítja az objektumokat.
Mi az a klaszterezés?
A fürtözés az objektumok olyan csoportosításának módszere, amely során a hasonló tulajdonságokkal rendelkező objektumok összeállnak, a különböző jellemzőkkel rendelkező objektumok pedig szétválnak. Ez a gépi tanulás és adatbányászat statisztikai adatelemzési módszere. A feltáró adatelemzés és általánosítás is olyan terület, amely klaszterezést használ.
01. ábra: Klaszterezés
A fürtözés a felügyelet nélküli adatbányászathoz tartozik. Ez nem egyetlen konkrét algoritmus, hanem egy általános módszer egy feladat megoldására. Ezért különböző algoritmusok segítségével lehet klaszterezést elérni. A megfelelő klaszter-algoritmus és paraméterbeállítások az egyes adatkészletektől függenek. Ez nem egy automatikus feladat, hanem egy iteratív felfedezési folyamat. Ezért az adatfeldolgozást és a paramétermodellezést addig kell módosítani, amíg az eredmény el nem éri a kívánt tulajdonságokat. A K-means klaszterezés és a hierarchikus klaszterezés két gyakori klaszterezési algoritmus az adatbányászatban.
Mi az osztályozás?
Az osztályozás egy kategorizálási folyamat, amely egy betanított adatkészletet használ az objektumok felismerésére, megkülönböztetésére és megértésére. Az osztályozás egy felügyelt tanulási technika, ahol rendelkezésre állnak egy képzési készlet és helyesen meghatározott megfigyelések.
02. ábra: Osztályozás
Az osztályozást megvalósító algoritmus az osztályozó, míg a megfigyelések a példányok. A K-Nearest Neighbor algoritmus és a döntési fa algoritmusok az adatbányászat leghíresebb osztályozó algoritmusai.
Mi a különbség a klaszterezés és az osztályozás között?
A klaszterezés felügyelet nélküli tanulás, míg az osztályozás egy felügyelt tanulási technika. A hasonló példányokat jellemzők alapján csoportosítja, míg az osztályozás előre meghatározott címkéket rendel a példányokhoz a jellemzők alapján. A fürtözés részhalmazokra osztotta az adatkészletet, hogy csoportosítsa a hasonló jellemzőkkel rendelkező példányokat. Nem használ felcímkézett adatokat vagy edzéskészletet. Másrészt kategorizálja az új adatokat a képzési halmaz megfigyelései szerint. Az edzéskészlet címkével van ellátva.
A klaszterezés célja objektumok csoportosítása, hogy megállapítsák, van-e kapcsolat közöttük, míg az osztályozás célja, hogy az előre definiált osztályok közül melyik osztályba tartozik egy új objektum.
Összegzés – Klaszterezés vs osztályozás
A klaszterezés és az osztályozás hasonlónak tűnhet, mert mindkét adatbányászati algoritmus részhalmazokra osztja az adathalmazt, de ez két különböző tanulási technika az adatbányászatban, hogy megbízható információkat nyersek nyers adatok gyűjteményéből. A klaszterezés és az osztályozás közötti különbség az, hogy a klaszterezés egy felügyelt tanulási technika, amely a hasonló példányokat jellemzők alapján csoportosítja, míg az osztályozás egy felügyelt tanulási technika, amely előre meghatározott címkéket rendel a példányokhoz a jellemzők alapján.
Kép jóvoltából:
1.”Cluster-2″, Cluster-2.gif: hellisp származékos munka: (Public Domain) Wikimedia Commons-on keresztül 2.„Magnetism”, John Aplessed – Saját munka. (Public Domain) a Wikimedia Commonson keresztül
