Die sleutelverskil tussen groepering en klassifikasie is dat groepering 'n leertegniek sonder toesig is wat soortgelyke gevalle op grond van kenmerke groepeer, terwyl klassifikasie 'n leertegniek onder toesig is wat voorafbepaalde etikette aan gevalle toeken op grond van kenmerke.
Alhoewel groepering en klassifikasie soortgelyke prosesse blyk te wees, is daar 'n verskil tussen hulle op grond van hul betekenis. In die data-ontginningswêreld is groepering en klassifikasie twee tipes leermetodes. Albei hierdie metodes karakteriseer voorwerpe in groepe deur een of meer kenmerke.
Wat is groepering?
Klustering is 'n metode om voorwerpe op so 'n manier te groepeer dat voorwerpe met soortgelyke kenmerke bymekaar kom, en voorwerpe met verskillende kenmerke uitmekaar gaan. Dit is 'n algemene tegniek vir statistiese data-analise vir masjienleer en data-ontginning. Verkennende data-analise en veralgemening is ook 'n gebied wat groepering gebruik.
Figuur 01: Groepering
Klustering behoort aan data-ontginning sonder toesig. Dit is nie 'n enkele spesifieke algoritme nie, maar dit is 'n algemene metode om 'n taak op te los. Daarom is dit moontlik om groepering te bewerkstellig met behulp van verskeie algoritmes. Die toepaslike groeperingsalgoritme en parameterinstellings hang af van die individuele datastelle. Dit is nie 'n outomatiese taak nie, maar dit is 'n iteratiewe proses van ontdekking. Daarom is dit nodig om dataverwerking en parametermodellering te wysig totdat die resultaat die verlangde eienskappe bereik. K-beteken groepering en hiërargiese groepering is twee algemene groeperingsalgoritmes in data-ontginning.
Wat is klassifikasie?
Klassifikasie is 'n kategoriseringsproses wat 'n opleidingstel data gebruik om voorwerpe te herken, te onderskei en te verstaan. Klassifikasie is 'n leertegniek onder toesig waar 'n opleidingstel en korrek gedefinieerde waarnemings beskikbaar is.
Figuur 02: Klassifikasie
Die algoritme wat klassifikasie implementeer, is die klassifiseerder terwyl die waarnemings die gevalle is. K-Naaste Buur-algoritmes en besluitboomalgoritmes is die bekendste klassifikasiealgoritmes in data-ontginning.
Wat is die verskil tussen groepering en klassifikasie?
Klustering is leer sonder toesig terwyl Klassifikasie 'n leertegniek onder toesig is. Dit groepeer soortgelyke gevalle op grond van kenmerke, terwyl klassifikasie voorafbepaalde etikette aan gevalle toeken op grond van kenmerke. Groepering verdeel die datastel in substelle om die gevalle met soortgelyke kenmerke te groepeer. Dit gebruik nie gemerkte data of 'n opleidingstel nie. Aan die ander kant, kategoriseer die nuwe data volgens die waarnemings van die opleidingstel. Die opleidingstel is gemerk.
Die doel van groepering is om 'n stel voorwerpe te groepeer om te bepaal of daar enige verwantskap tussen hulle is, terwyl klassifikasie daarop gemik is om te vind aan watter klas 'n nuwe voorwerp behoort uit die stel voorafbepaalde klasse.
Opsomming – Groepering vs klassifikasie
Klustering en klassifikasie kan soortgelyk lyk omdat beide data-ontginningsalgoritmes die datastel in substelle verdeel, maar dit is twee verskillende leertegnieke, in data-ontginning om betroubare inligting uit 'n versameling rou data te kry. Die verskil tussen groepering en klassifikasie is dat groepering 'n leertegniek sonder toesig is wat soortgelyke gevalle groepeer op grond van kenmerke, terwyl klassifikasie 'n leertegniek onder toesig is wat vooraf gedefinieerde etikette aan gevalle toeken op grond van kenmerke.
Beeld met vergunning:
1.”Cluster-2″ deur Cluster-2.gif: hellisp afgeleide werk: (Public Domain) via Wikimedia Commons 2.”Magnetism” deur John Aplessed – Eie werk. (Publieke Domein) via Wikimedia Commons
