Διαφορά μεταξύ ομαδοποίησης και ταξινόμησης | Συγκέντρωση εναντίον ταξινόμησης
Διαφορά κλειδιού - Ομαδοποίηση κατά ταξινόμηση
Αν και η ομαδοποίηση και η ταξινόμηση φαίνεται να είναι παρόμοιες διαδικασίες, υπάρχει μια διαφορά μεταξύ τους με βάση το νόημά τους. Στον κόσμο της εξόρυξης δεδομένων, η ομαδοποίηση και η ταξινόμηση είναι δύο τύποι μεθόδων μάθησης. Και οι δύο αυτές μέθοδοι χαρακτηρίζουν αντικείμενα σε ομάδες με ένα ή περισσότερα χαρακτηριστικά. Η βασική διαφορά μεταξύ ομαδοποίησης και ταξινόμησης είναι ότι η ομαδοποίηση είναι μια τεχνική μάθησης χωρίς επίβλεψη που χρησιμοποιείται για την ομαδοποίηση παρόμοιων περιπτώσεων με βάση χαρακτηριστικά ενώ η ταξινόμηση είναι μια εποπτευόμενη τεχνική μάθησης που χρησιμοποιείται για την εκχώρηση προκαθορισμένων ετικετών στις περιπτώσεις βάση των χαρακτηριστικών.
Τι είναι η ομαδοποίηση;
Η ομαδοποίηση είναι μια μέθοδος ομαδοποίησης αντικειμένων με τέτοιο τρόπο ώστε αντικείμενα με παρόμοια χαρακτηριστικά να συναντώνται και τα αντικείμενα με διαφορετικά χαρακτηριστικά να ξεχωρίζουν. Είναι μια κοινή τεχνική για την ανάλυση στατιστικών δεδομένων που χρησιμοποιείται στη μηχανική μάθηση και την εξόρυξη δεδομένων. Η ομαδοποίηση μπορεί να χρησιμοποιηθεί για διερευνητική ανάλυση και γενίκευση δεδομένων.
Η ομαδοποίηση ανήκει στην εξόρυξη δεδομένων χωρίς εποπτεία και η συσπείρωση δεν είναι ένας συγκεκριμένος αλγόριθμος, αλλά μια γενική μέθοδος για την επίλυση της εργασίας. Η ομαδοποίηση μπορεί να επιτευχθεί με διάφορους αλγόριθμους. Ο κατάλληλος αλγόριθμος συμπλέγματος και οι ρυθμίσεις παραμέτρων εξαρτώνται από τα μεμονωμένα σύνολα δεδομένων. Δεν είναι αυτόματη εργασία, αλλά είναι μια επαναληπτική διαδικασία ανακάλυψης. Επομένως, είναι απαραίτητο να τροποποιηθεί η επεξεργασία δεδομένων και η μοντελοποίηση παραμέτρων μέχρις ότου το αποτέλεσμα να επιτύχει τις επιθυμητές ιδιότητες. Η συμπλοκοποίηση Κ-μέσων και η ιεραρχική συσσώρευση είναι δύο κοινοί αλγόριθμοι ομαδοποίησης που χρησιμοποιούνται στην εξόρυξη δεδομένων.
Τι είναι η Ταξινόμηση;
Η ταξινόμηση είναι μια διαδικασία κατηγοριοποίησης όπου τα αντικείμενα αναγνωρίζονται, διαφοροποιούνται και κατανοούνται βάσει του συνόλου δεδομένων εκπαίδευσης. Η ταξινόμηση είναι μια εποπτευόμενη τεχνική μάθησης όπου υπάρχει ένα σύνολο εκπαίδευσης και σωστά καθορισμένες παρατηρήσεις.
Ο αλγόριθμος που εφαρμόζει την ταξινόμηση είναι συχνά γνωστός ως ταξινομητής και οι παρατηρήσεις είναι συχνά γνωστές ως περιπτώσεις. Ο αλγόριθμος K-Nearest Neighbor και οι αλγόριθμοι δέντρων αποφάσεων είναι οι πιο διάσημοι αλγόριθμοι ταξινόμησης που χρησιμοποιούνται στην εξόρυξη δεδομένων.
Ποια είναι η διαφορά μεταξύ Ομαδοποίησης και Ταξινόμησης ;
Ορισμοί της ομαδοποίησης και ταξινόμησης:
Ομαδοποίηση: Η ομαδοποίηση είναι μια τεχνική μάθησης χωρίς επίβλεψη που χρησιμοποιείται για την ομαδοποίηση παρόμοιων περιπτώσεων με βάση τα χαρακτηριστικά.
Ταξινόμηση: Η ταξινόμηση είναι μια εποπτευόμενη τεχνική εκμάθησης που χρησιμοποιείται για την εκχώρηση προκαθορισμένων ετικετών σε παρουσίες βάσει χαρακτηριστικών.
Χαρακτηριστικά της ομαδοποίησης και ταξινόμησης:
Επίβλεψη:
Ομαδοποίηση: Η ομαδοποίηση είναι μια τεχνική μάθησης χωρίς επίβλεψη.
Ταξινόμηση: Η ταξινόμηση είναι μια εποπτευόμενη τεχνική μάθησης.
Σετ εκπαίδευσης:
Ομαδοποίηση: Ένα σετ εκπαίδευσης δεν χρησιμοποιείται στη συσπείρωση.
Ταξινόμηση: Ένα σετ εκπαίδευσης χρησιμοποιείται για να βρει ομοιότητες στην ταξινόμηση.
Διαδικασία:
Ομαδοποίηση: Χρησιμοποιούνται στατιστικές έννοιες και τα σύνολα δεδομένων χωρίζονται σε υποσύνολα με παρόμοια χαρακτηριστικά.
Ταξινόμηση: Η ταξινόμηση χρησιμοποιεί τους αλγόριθμους για να κατηγοριοποιήσει τα νέα δεδομένα σύμφωνα με τις παρατηρήσεις του σετ εκπαίδευσης.
Ετικέτες:
Ομαδοποίηση: Δεν υπάρχουν ετικέτες στην ομαδοποίηση.
Ταξινόμηση: Υπάρχουν ετικέτες για ορισμένα σημεία.
Σκοπός:
Ομαδοποίηση: Ο στόχος της ομαδοποίησης είναι η ομαδοποίηση ενός συνόλου αντικειμένων για να διαπιστωθεί αν υπάρχει κάποια σχέση μεταξύ τους.
Ταξινόμηση: Ο στόχος της ομαδοποίησης είναι να βρεθεί ποια κλάση ανήκει ένα νέο αντικείμενο από το σύνολο προκαθορισμένων τάξεων.
Ομαδοποίηση και Ταξινόμηση - Περίληψη
Η ομαδοποίηση και ταξινόμηση μπορεί να φανεί παρόμοια επειδή και οι δύο αλγόριθμοι εξόρυξης δεδομένων διαιρούν το σύνολο δεδομένων σε υποσύνολα, αλλά είναι δύο διαφορετικές τεχνικές μάθησης, που χρησιμοποιούνται στην εξόρυξη δεδομένων μια συλλογή πρωτογενών δεδομένων.
Ευγένεια εικόνας: "Cluster-2" από Cluster-2. gif: hellisp παράγωγο έργο: (Δημόσιος τομέας) μέσω του Wikimedia Commons "Μαγνητισμός" από τον John Aplessed - Το δικό του έργο. (Δημόσιος τομέας) μέσω Commons