Unterschied zwischen Clustering und Klassifikation | Clustering vs. Klassifizierung

Schlüsseldifferenz - Clustering vs. Klassifikation

Obwohl Clustering und Klassifikation ähnliche Prozesse zu sein scheinen, gibt es einen Unterschied zwischen ihnen, basierend auf ihrer Bedeutung. In der Data Mining-Welt sind Clustering und Klassifikation zwei Arten von Lernmethoden. Beide Methoden charakterisieren Objekte in Gruppen durch ein oder mehrere Merkmale. Der Hauptunterschied zwischen Clustering und Klassifikation besteht darin, dass das Clustering ein nicht überwachte Lernverfahren ist, um ähnliche Instanzen auf der Basis von Merkmalen zu gruppieren , wohingegen Klassifikation eine überwachte Lernmethode ist, um Instanzen auf dem Basis der Merkmale.

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 für die statistische Datenanalyse im maschinellen Lernen und Data Mining. Clustering kann zur explorativen Datenanalyse und Verallgemeinerung verwendet werden.

Das Clustering gehört zum unbeaufsichtigten Data Mining. Clustering ist kein einziger spezifischer Algorithmus, sondern eine allgemeine Methode zur Lösung der Aufgabe. Clustering kann durch verschiedene Algorithmen erreicht werden. Der entsprechende Cluster-Algorithmus und die Parametereinstellungen hängen von den einzelnen Datensätzen ab. Es ist keine automatische Aufgabe, sondern ein iterativer Entdeckungsprozess. Daher ist es notwendig, Datenverarbeitung und Parametermodellierung zu modifizieren, bis das Ergebnis die gewünschten Eigenschaften erreicht. K-means-Clustering und hierarchisches Clustering sind zwei gängige Clustering-Algorithmen, die im Data Mining verwendet werden.

Was ist Klassifizierung?

Klassifikation ist ein Kategorisierungsprozess, bei dem Objekte anhand des Trainingssatzes von Daten erkannt, differenziert und verstanden werden. Klassifikation ist eine überwachte Lernmethode, bei der ein Trainingssatz und korrekt definierte Beobachtungen verfügbar sind.

Der Algorithmus, der die Klassifikation implementiert, wird oft als Klassifikator bezeichnet, und die Beobachtungen werden oft als Instanzen bezeichnet. K-Nearest-Neighbor-Algorithmus und Entscheidungsbaumalgorithmen sind die bekanntesten Klassifikationsalgorithmen, die im Data-Mining verwendet werden.

Was ist der Unterschied zwischen Clustering und Klassifizierung ?

Definitionen von Clustering und Klassifizierung:

Clustering: Clustering ist eine Methode zum unbeaufsichtigten Lernen, mit der ähnliche Instanzen auf Basis von Features gruppiert werden.

Klassifikation: Klassifikation ist eine Methode des überwachten Lernens, mit der Instanzen anhand von Merkmalen vordefinierte Tags zugewiesen werden.

Merkmale von Clustering und Klassifizierung:

Supervision:

Clustering: Clustering ist eine unbeaufsichtigte Lernmethode.

Klassifikation: Klassifikation ist eine überwachte Lernmethode.

Trainingsset:

Clustering: Beim Clustering wird kein Trainingssatz verwendet.

Klassifikation: Ein Trainingssatz wird verwendet, um Ähnlichkeiten in der Klassifikation zu finden.

Prozess:

Clustering: Statistische Konzepte werden verwendet und Datensätze werden in Untergruppen mit ähnlichen Merkmalen aufgeteilt.

Klassifikation: Klassifikation verwendet die Algorithmen, um die neuen Daten gemäß den Beobachtungen des Trainingssatzes zu kategorisieren.

Labels:

Clustering: Im Cluster sind keine Labels enthalten.

Klassifizierung: Für einige Punkte gibt es Etiketten.

Ziel:

Clustering: Das Ziel von Clustering besteht darin, eine Gruppe von Objekten zu gruppieren, um herauszufinden, ob eine Beziehung zwischen ihnen besteht.

Klassifikation: Ziel des Clusters ist es, herauszufinden, zu welcher Klasse ein neues Objekt gehört, aus dem Satz vordefinierter Klassen.

Clustering und Klassifikation - Zusammenfassung

Clustering und Klassifizierung können ähnlich sein, da beide Data Mining-Algorithmen den Datensatz in Teilmengen unterteilen, aber es handelt sich dabei um zwei verschiedene Lerntechniken, die im Data Mining verwendet werden, eine Sammlung von Rohdaten.

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