Keskeinen ero klusteroinnin ja luokittelun välillä on se, että klusterointi on valvomaton oppimistekniikka, joka ryhmittelee samanlaiset esiintymät ominaisuuksien perusteella, kun taas luokittelu on valvottu oppimistekniikka, joka määrittää ennalta määritetyt tunnisteet esiintymille ominaisuuksien perusteella.
Vaikka ryhmittely ja luokittelu näyttävät olevan samanlaisia prosesseja, niiden välillä on ero niiden merkityksen perusteella. Tiedonlouhintamaailmassa klusterointi ja luokittelu ovat kahdenlaisia oppimismenetelmiä. Molemmat nämä menetelmät luonnehtivat objekteja ryhmiin yhdellä tai useammalla ominaisuudella.
SISÄLLYS
1. Yleiskatsaus ja keskeinen ero
2. Mikä on klusterointi
3. Mikä on luokittelu
4. Rinnakkainen vertailu - klusterointi vs. luokittelu taulukkomuodossa
5. Yhteenveto
Mikä on klusterointi?
Klusterointi on menetelmä kohteiden ryhmittelemiseksi siten, että esineet, joilla on samanlaiset piirteet, yhdistyvät ja kohteet, joilla on erilaisia ominaisuuksia, hajoavat toisistaan. Se on yleinen tekniikka koneoppimisen ja tiedonlouhinnan tilastollisten tietojen analysointiin. Tutkiva data-analyysi ja yleistys ovat myös alue, joka käyttää klustereita.
Kuva 01: Ryhmittely
Klusterointi kuuluu valvomatonta tiedonlouhintaa. Se ei ole yksittäinen algoritmi, mutta se on yleinen menetelmä tehtävän ratkaisemiseksi. Siksi on mahdollista saavuttaa klusterointi käyttämällä erilaisia algoritmeja. Sopiva klusterialgoritmi ja parametriasetukset riippuvat yksittäisistä tietojoukoista. Se ei ole automaattinen tehtävä, mutta se on iteratiivinen löytöprosessi. Siksi on tarpeen muokata tietojenkäsittelyä ja parametrien mallintamista, kunnes tulos saavuttaa halutut ominaisuudet. K-tarkoittaa klustereita ja hierarkkisia klustereita ovat kaksi yleistä klusterointialgoritmia tiedonlouhinnassa.
Mikä on luokittelu?
Luokittelu on luokitteluprosessi, joka käyttää harjoitustietoja esineiden tunnistamiseen, erottamiseen ja ymmärtämiseen. Luokittelu on valvottu oppimistekniikka, jossa käytettävissä on harjoitussarja ja oikein määritellyt havainnot.
Kuva 02: Luokitus
Luokittelun toteuttava algoritmi on luokittelija, kun taas havainnot ovat esimerkkejä. K-Lähin naapuri -algoritmi ja päätöspuun algoritmit ovat tunnetuimpia luokitusalgoritmeja tiedonlouhinnassa.
Mikä on ero klusteroinnin ja luokittelun välillä?
Klusterointi on valvomatonta oppimista, kun taas luokittelu on valvottu oppimistekniikka. Se ryhmitellään samanlaisia esiintymiä ominaisuuksien perusteella, kun taas luokittelu antaa ennalta määritetyt tunnisteet esiintymille ominaisuuksien perusteella. Klusterointi jakaa tietojoukon alajoukoihin ryhmittelemään esiintymät, joilla on samanlaisia ominaisuuksia. Se ei käytä merkittyjä tietoja tai harjoitusjoukkoa. Toisaalta luokittele uudet tiedot koulutusjoukon havaintojen mukaan. Harjoitussarja on merkitty.
Klusteroinnin tavoitteena on ryhmitellä joukko objekteja selvittääkseen, onko niiden välillä mitään yhteyttä, kun taas luokittelulla pyritään selvittämään, mihin luokkaan uusi objekti kuuluu ennalta määriteltyjen luokkien joukosta.
Yhteenveto - klusterointi vs. luokitus
Klusterointi ja luokittelu voivat tuntua samankaltaisilta, koska molemmat tiedonlouhinnan algoritmit jakavat tietojoukon osajoukoiksi, mutta ne ovat kahta erilaista oppimistekniikkaa tiedonlouhinnassa saadakseen luotettavaa tietoa raakatiedon kokoelmasta. Klusteroinnin ja luokittelun ero on, että klusterointi on valvomaton oppimistekniikka, joka ryhmitelee samanlaiset esiintymät ominaisuuksien perusteella, kun taas luokittelu on valvottu oppimistekniikka, joka määrittää ennalta määritetyt tunnisteet esiintymille ominaisuuksien perusteella.
Kuva Kohteliaisuus:
1. Cluster-2 ″, kirjoittanut Cluster-2.gif: hellisp-johdannaistyö: (Julkinen verkkotunnus) Wikimedia Commonsin kautta. 2. “Magnetismi”, kirjoittanut John Aplessed - Oma työ. (Public Domain) Wikimedia Commonsin kautta
