Diferença entre cluster e classificação
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o diferença chave entre agrupamento e classificação é que clustering é uma técnica de aprendizado não supervisionado que agrupa instâncias semelhantes com base em recursos, enquanto a classificação é uma técnica de aprendizado supervisionado que atribui tags predefinidas a instâncias com base em recursos.
Embora o agrupamento e a classificação pareçam processos semelhantes, há uma diferença entre eles com base em seu significado. No mundo da mineração de dados, clustering e classificação são dois tipos de métodos de aprendizado. Ambos os métodos caracterizam objetos em grupos por um ou mais recursos.
CONTEÚDO
1. Visão geral e principais diferenças
2. O que é Clustering
3. O que é classificação
4. Comparação lado a lado - Clustering vs Classificação em forma de tabela
5. Resumo
O que é clustering?
O clustering é um método de agrupar objetos de maneira que objetos com recursos semelhantes se reúnam e objetos com recursos diferentes sejam separados. É uma técnica comum para análise de dados estatísticos para aprendizado de máquina e mineração de dados. A análise e generalização exploratória de dados também é uma área que utiliza clustering.
Figura 01: Clustering
O cluster pertence à mineração de dados não supervisionada. Não é um algoritmo específico, mas é um método geral para resolver uma tarefa. Portanto, é possível obter clustering usando vários algoritmos. O algoritmo de cluster apropriado e as configurações de parâmetros dependem dos conjuntos de dados individuais. Não é uma tarefa automática, mas é um processo iterativo de descoberta. Portanto, é necessário modificar o processamento de dados e a modelagem de parâmetros até que o resultado atinja as propriedades desejadas. Cluster K-means e Hierarchical clustering são dois algoritmos comuns de clustering na mineração de dados.
O que é classificação?
A classificação é um processo de categorização que usa um conjunto de dados de treinamento para reconhecer, diferenciar e entender objetos. Classificação é uma técnica de aprendizado supervisionado, onde um conjunto de treinamento e observações definidas corretamente estão disponíveis.
Figura 02: Classificação
O algoritmo que implementa a classificação é o classificador, enquanto as observações são as instâncias. O algoritmo K-Neighbor mais próximo e os algoritmos da árvore de decisão são os algoritmos de classificação mais famosos na mineração de dados.
Qual é a diferença entre cluster e classificação?
O agrupamento é um aprendizado não supervisionado, enquanto a Classificação é uma técnica de aprendizado supervisionado. Ele agrupa instâncias semelhantes com base em recursos, enquanto a classificação atribui tags predefinidas a instâncias com base em recursos. O cluster divide o conjunto de dados em subconjuntos para agrupar as instâncias com recursos semelhantes. Ele não usa dados rotulados ou um conjunto de treinamento. Por outro lado, categorize os novos dados de acordo com as observações do conjunto de treinamento. O conjunto de treinamento está rotulado.
O objetivo do agrupamento em cluster é agrupar um conjunto de objetos para descobrir se existe algum relacionamento entre eles, enquanto a classificação visa descobrir a qual classe um novo objeto pertence a partir do conjunto de classes predefinidas..
Resumo - Clustering vs Classificação
O agrupamento e a classificação podem parecer semelhantes, porque os dois algoritmos de mineração de dados dividem o conjunto de dados em subconjuntos, mas são duas técnicas de aprendizado diferentes, na mineração de dados, para obter informações confiáveis de uma coleção de dados brutos. A diferença entre clustering e classificação é que o clustering é uma técnica de aprendizado não supervisionado que agrupa instâncias semelhantes com base em recursos, enquanto a classificação é uma técnica de aprendizado supervisionado que atribui tags predefinidas a instâncias com base em recursos..
