Différence entre le regroupement et la classification
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le différence clé entre le regroupement et la classification est que la classification est une technique d'apprentissage non supervisée qui regroupe des instances similaires sur la base de caractéristiques alors que la classification est une technique d'apprentissage supervisé qui attribue des balises prédéfinies à des instances sur la base de caractéristiques.
Bien que le regroupement et la classification semblent être des processus similaires, il existe une différence entre eux en fonction de leur signification. Dans le monde de l'exploration de données, la classification et la classification sont deux types de méthodes d'apprentissage. Ces deux méthodes caractérisent les objets en groupes par une ou plusieurs caractéristiques.
CONTENU
1. Vue d'ensemble et différence clé
2. Qu'est-ce que le clustering
3. Qu'est-ce que la classification?
4. Comparaison côte à côte - Clustering vs Classification sous forme de tableau
5. Résumé
Qu'est-ce que le clustering?
Le clustering est une méthode de regroupement d'objets de telle sorte que les objets ayant des caractéristiques similaires se rejoignent et que les objets ayant des caractéristiques différentes se séparent. C'est une technique courante d'analyse statistique de données pour l'apprentissage automatique et l'exploration de données. L'analyse et la généralisation de données exploratoires sont également un domaine qui utilise la mise en cluster.
Figure 01: Clustering
Le clustering appartient à l'exploration de données non supervisée. Ce n'est pas un algorithme spécifique, mais c'est une méthode générale pour résoudre une tâche. Par conséquent, il est possible de réaliser un clustering en utilisant différents algorithmes. L'algorithme de cluster et les paramètres de paramètres appropriés dépendent des ensembles de données individuels. Ce n'est pas une tâche automatique, mais un processus de découverte itératif. Par conséquent, il est nécessaire de modifier le traitement des données et la modélisation des paramètres jusqu'à ce que le résultat atteigne les propriétés souhaitées. Le clustering K-means et le clustering hiérarchique sont deux algorithmes de clustering courants dans l'exploration de données.
Qu'est-ce que la classification??
La classification est un processus de catégorisation qui utilise un ensemble de données d'apprentissage pour reconnaître, différencier et comprendre des objets. La classification est une technique d'apprentissage supervisé dans laquelle un ensemble de formation et des observations correctement définies sont disponibles..
Figure 02: Classification
L'algorithme qui implémente la classification est le classificateur alors que les observations sont les instances. L'algorithme K-Nearest Neighbor et les algorithmes d'arbre de décision sont les algorithmes de classification les plus connus dans l'exploration de données.
Quelle est la différence entre le regroupement et la classification?
Le groupement est un apprentissage non supervisé alors que la classification est une technique d'apprentissage supervisé. Elle regroupe des instances similaires sur la base de caractéristiques alors que la classification attribue des balises prédéfinies à des instances sur la base de caractéristiques. La mise en cluster divise l'ensemble de données en sous-ensembles pour regrouper les instances ayant des fonctionnalités similaires. Il n'utilise pas de données étiquetées ou un ensemble d'apprentissage. D'autre part, catégorisez les nouvelles données en fonction des observations de l'ensemble de formation. L'ensemble de formation est étiqueté.
Le but de la classification est de grouper un ensemble d'objets pour déterminer s'il existe une relation entre eux, alors que la classification vise à déterminer la classe à laquelle appartient un nouvel objet à partir de l'ensemble de classes prédéfinies..
Résumé - Clustering vs Classification
Le regroupement et la classification peuvent sembler similaires car les deux algorithmes d'exploration de données divisent l'ensemble de données en sous-ensembles, mais il s'agit de deux techniques d'apprentissage différentes, l'extraction de données permettant d'obtenir des informations fiables à partir d'une collection de données brutes. La différence entre la classification et la classification réside dans le fait que la classification est une technique d'apprentissage non supervisée qui regroupe des instances similaires sur la base de caractéristiques alors que la classification est une technique d'apprentissage supervisé qui attribue des balises prédéfinies à des instances sur la base de fonctionnalités..
