Galvenā atšķirība starp klasterizāciju un klasifikāciju ir tāda, ka klasterēšana ir neuzraudzīta mācīšanās metode, kas grupē līdzīgus gadījumus, pamatojoties uz pazīmēm, turpretim klasifikācija ir uzraudzīta mācīšanās metode, kas gadījumiem piešķir iepriekš definētas atzīmes, pamatojoties uz iezīmēm.
Lai gan klasteru veidošana un klasifikācija šķiet līdzīgi procesi, starp tiem ir atšķirība, pamatojoties uz to nozīmi. Datu ieguves pasaulē klasterizācija un klasifikācija ir divu veidu mācīšanās metodes. Abas šīs metodes raksturo objektus grupās pēc vienas vai vairākām pazīmēm.
Kas ir klasterēšana?
Klasterēšana ir objektu grupēšanas metode tā, lai objekti ar līdzīgām iezīmēm sanāktu kopā un objekti ar atšķirīgām iezīmēm izdalītos. Tā ir izplatīta statistikas datu analīzes tehnika mašīnmācībai un datu ieguvei. Izpētes datu analīze un vispārināšana ir arī joma, kurā tiek izmantota klasterizācija.
Attēls 01: Klasterizācija
Klasteru veidošana pieder pie neuzraudzītas datu ieguves. Tas nav viens konkrēts algoritms, bet tā ir vispārīga metode uzdevuma risināšanai. Tāpēc ir iespējams panākt klasterizāciju, izmantojot dažādus algoritmus. Atbilstošais klastera algoritms un parametru iestatījumi ir atkarīgi no atsevišķām datu kopām. Tas nav automātisks uzdevums, bet tas ir iteratīvs atklāšanas process. Tāpēc ir nepieciešams modificēt datu apstrādi un parametru modelēšanu, līdz rezultāts sasniedz vēlamās īpašības. K-means klasterizācija un hierarhiskā klasterizācija ir divi izplatīti klasterizācijas algoritmi datu ieguvē.
Kas ir klasifikācija?
Klasifikācija ir kategorizēšanas process, kas izmanto apmācību datu kopu, lai atpazītu, atšķirtu un izprastu objektus. Klasifikācija ir uzraudzīta mācīšanās metode, kurā ir pieejams apmācības komplekts un pareizi definēti novērojumi.
2. attēls: klasifikācija
Algoritms, kas ievieš klasifikāciju, ir klasifikators, bet novērojumi ir gadījumi. K-Nearest Neighbor algoritms un lēmumu koka algoritmi ir visslavenākie datu ieguves klasifikācijas algoritmi.
Kāda ir atšķirība starp klasterizāciju un klasifikāciju?
Klasteru veidošana ir mācīšanās bez uzraudzības, savukārt klasifikācija ir uzraudzīta mācīšanās metode. Tas grupē līdzīgus gadījumus, pamatojoties uz pazīmēm, savukārt klasifikācija gadījumiem piešķir iepriekš definētus tagus, pamatojoties uz pazīmēm. Klasterizācija sadalīja datu kopu apakškopās, lai grupētu gadījumus ar līdzīgām funkcijām. Tajā netiek izmantoti marķēti dati vai apmācības komplekts. No otras puses, kategorizējiet jaunos datus atbilstoši apmācības kopas novērojumiem. Treniņu komplekts ir marķēts.
Klasteru veidošanas mērķis ir grupēt objektu kopu, lai noskaidrotu, vai starp tiem ir kāda saistība, savukārt klasifikācijas mērķis ir noskaidrot, kurai klasei pieder jauns objekts no iepriekš definēto klašu kopas.
Kopsavilkums - klasterizācija pret klasifikāciju
Klasteru veidošana un klasifikācija var šķist līdzīga, jo abi datu ieguves algoritmi sadala datu kopu apakškopās, taču tie ir divi dažādi mācīšanās paņēmieni datu ieguvē, lai iegūtu ticamu informāciju no neapstrādātu datu kolekcijas. Atšķirība starp klasterizāciju un klasifikāciju ir tāda, ka grupēšana ir neuzraudzīta mācīšanās metode, kas grupē līdzīgus gadījumus, pamatojoties uz pazīmēm, turpretim klasifikācija ir uzraudzīta mācīšanās metode, kas gadījumiem piešķir iepriekš definētus tagus, pamatojoties uz iezīmēm.
Attēls:
1.”Cluster-2″, Cluster-2.gif: ellipsi atvasināts darbs: (publisks domēns), izmantojot Wikimedia Commons 2. “Magnētisms”, autors Džons Aplesseds – paša darbs. (publiskais domēns), izmantojot Wikimedia Commons
