Der Hauptunterschied zwischen Clustering und Klassifizierung besteht darin, dass Clustering eine nicht überwachte Lerntechnik ist, die ähnliche Instanzen auf der Grundlage von Merkmalen gruppiert, während die Klassifizierung eine überwachte Lerntechnik ist, die Instanzen anhand von Merkmalen vordefinierte Tags zuweist.
Obwohl Clustering und Klassifikation ähnliche Prozesse zu sein scheinen, gibt es einen Unterschied zwischen ihnen, basierend auf ihrer Bedeutung. In der Welt des Data Mining sind Clustering und Klassifizierung zwei Arten von Lernmethoden. Beide Methoden charakterisieren Objekte durch ein oder mehrere Merkmale in Gruppen.
Was ist Clustering?
Clustering ist eine Methode, Objekte so zu gruppieren, dass Objekte mit ähnlichen Merkmalen zusammenkommen und Objekte mit unterschiedlichen Merkmalen auseinander gehen. Es ist eine gängige Technik zur statistischen Datenanalyse für maschinelles Lernen und Data Mining. Die explorative Datenanalyse und Generalisierung ist auch ein Bereich, der Clustering verwendet.
Abbildung 01: Clusterbildung
Clustering gehört zum unüberwachten Data Mining. Es handelt sich nicht um einen einzelnen spezifischen Algorithmus, sondern um eine allgemeine Methode zur Lösung einer Aufgabe. Daher ist es möglich, Clustering unter Verwendung verschiedener Algorithmen zu erreichen. Der geeignete Clusteralgorithmus und die Parametereinstellungen hängen von den einzelnen Datensätzen ab. Es ist keine automatische Aufgabe, sondern ein iterativer Entdeckungsprozess. Daher ist es notwendig, die Datenverarbeitung und Parametermodellierung zu modifizieren, bis das Ergebnis die gewünschten Eigenschaften erreicht. K-Means-Clustering und hierarchisches Clustering sind zwei gängige Clustering-Algorithmen im Data Mining.
Was ist Klassifizierung?
Klassifizierung ist ein Kategorisierungsprozess, der einen Trainingsdatensatz verwendet, um Objekte zu erkennen, zu unterscheiden und zu verstehen. Die Klassifizierung ist eine überwachte Lerntechnik, bei der ein Trainingssatz und korrekt definierte Beobachtungen verfügbar sind.
Abbildung 02: Klassifikation
Der Algorithmus, der die Klassifizierung implementiert, ist der Klassifikator, während die Beobachtungen die Instanzen sind. K-Nearest-Neighbor-Algorithmus und Entscheidungsbaumalgorithmen sind die bekanntesten Klassifizierungsalgorithmen im Data Mining.
Was ist der Unterschied zwischen Clustering und Klassifizierung?
Clustering ist unbeaufsichtigtes Lernen, während Klassifikation eine überwachte Lerntechnik ist. Es gruppiert ähnliche Instanzen auf der Grundlage von Merkmalen, während die Klassifizierung Instanzen auf der Grundlage von Merkmalen vordefinierte Tags zuweist. Clustering teilt das Dataset in Teilmengen auf, um die Instanzen mit ähnlichen Merkmalen zu gruppieren. Es verwendet keine gekennzeichneten Daten oder einen Trainingssatz. Kategorisieren Sie andererseits die neuen Daten gemäß den Beobachtungen des Trainingssatzes. Der Trainingssatz ist gekennzeichnet.
Das Ziel des Clusterings ist es, eine Menge von Objekten zu gruppieren, um herauszufinden, ob es eine Beziehung zwischen ihnen gibt, während die Klassifizierung darauf abzielt, herauszufinden, zu welcher Klasse ein neues Objekt aus der Menge vordefinierter Klassen gehört.
Zusammenfassung – Clustering vs. Klassifizierung
Clustering und Klassifikation können ähnlich erscheinen, da beide Data-Mining-Algorithmen den Datensatz in Teilmengen aufteilen, aber es handelt sich um zwei verschiedene Lerntechniken, um beim Data-Mining zuverlässige Informationen aus einer Sammlung von Rohdaten zu erh alten. Der Unterschied zwischen Clustering und Klassifizierung besteht darin, dass Clustering eine nicht überwachte Lerntechnik ist, die ähnliche Instanzen auf der Grundlage von Merkmalen gruppiert, während die Klassifizierung eine überwachte Lerntechnik ist, die Instanzen anhand von Merkmalen vordefinierte Tags zuweist.
Image Courtesy:
1.“Cluster-2″ von Cluster-2.gif: hellisp Abgeleitetes Werk: (Public Domain) via Wikimedia Commons 2.“Magnetism“von John Alessed – Eigenes Werk. (Public Domain) über Wikimedia Commons
