Sự khác biệt giữa phân cụm và phân loại
Share
Các sự khác biệt chính giữa phân cụm và phân loại là phân cụm là một kỹ thuật học tập không giám sát, nhóm các trường hợp tương tự trên cơ sở các tính năng trong khi phân loại là một kỹ thuật học tập có giám sát, gán các thẻ được xác định trước cho các trường hợp trên cơ sở các tính năng.
Mặc dù phân cụm và phân loại dường như là các quá trình tương tự nhau, có một sự khác biệt giữa chúng dựa trên ý nghĩa của chúng. Trong thế giới khai thác dữ liệu, phân cụm và phân loại là hai loại phương pháp học tập. Cả hai phương thức này mô tả các đối tượng thành các nhóm bằng một hoặc nhiều tính năng.
NỘI DUNG
1. Tổng quan và sự khác biệt chính
2. Phân cụm là gì
3. Phân loại là gì
4. So sánh cạnh nhau - Phân cụm so với phân loại ở dạng bảng
5. Tóm tắt
Phân cụm là gì?
Phân cụm là một phương pháp nhóm các đối tượng theo cách các đối tượng có các tính năng tương tự kết hợp với nhau và các đối tượng có các tính năng không giống nhau bị tách rời. Đây là một kỹ thuật phổ biến để phân tích dữ liệu thống kê để học máy và khai thác dữ liệu. Phân tích và khái quát dữ liệu thăm dò cũng là một lĩnh vực sử dụng phân cụm.
Hình 01: Phân cụm
Phân cụm thuộc về khai thác dữ liệu không giám sát. Nó không phải là một thuật toán cụ thể duy nhất, nhưng nó là một phương pháp chung để giải quyết một nhiệm vụ. Do đó, có thể đạt được phân cụm bằng các thuật toán khác nhau. Các cài đặt tham số và thuật toán cụm thích hợp phụ thuộc vào các bộ dữ liệu riêng lẻ. Nó không phải là một nhiệm vụ tự động, nhưng nó là một quá trình khám phá lặp đi lặp lại. Do đó, cần phải sửa đổi xử lý dữ liệu và mô hình hóa tham số cho đến khi kết quả đạt được các thuộc tính mong muốn. K-nghĩa là phân cụm và phân cụm theo phân cấp là hai thuật toán phân cụm phổ biến trong khai thác dữ liệu.
Phân loại là gì?
Phân loại là một quá trình phân loại sử dụng một tập dữ liệu huấn luyện để nhận biết, phân biệt và hiểu các đối tượng. Phân loại là một kỹ thuật học tập có giám sát, trong đó có một tập huấn luyện và quan sát được xác định chính xác có sẵn.
Hình 02: Phân loại
Thuật toán thực hiện phân loại là phân loại trong khi các quan sát là các thể hiện. Thuật toán K-Recent Neighbor và thuật toán cây quyết định là thuật toán phân loại nổi tiếng nhất trong khai thác dữ liệu.
Sự khác biệt giữa phân cụm và phân loại là gì?
Phân cụm là học tập không giám sát trong khi Phân loại là một kỹ thuật học tập có giám sát. Nó nhóm các trường hợp tương tự trên cơ sở các tính năng trong khi phân loại gán các thẻ được xác định trước cho các thể hiện trên cơ sở các tính năng. Phân cụm chia dữ liệu thành các tập hợp con để nhóm các trường hợp có tính năng tương tự. Nó không sử dụng dữ liệu được dán nhãn hoặc tập huấn luyện. Mặt khác, phân loại dữ liệu mới theo các quan sát của tập huấn luyện. Bộ huấn luyện được dán nhãn.
Mục tiêu của việc phân cụm là nhóm một nhóm các đối tượng để tìm xem liệu có bất kỳ mối quan hệ nào giữa chúng hay không, trong khi phân loại nhằm tìm ra một đối tượng mới thuộc về lớp nào từ tập hợp các lớp được xác định trước.
Tóm tắt - Phân cụm so với phân loại
Phân cụm và phân loại có vẻ giống nhau vì cả hai thuật toán khai thác dữ liệu phân chia tập dữ liệu thành các tập hợp con, nhưng chúng là hai kỹ thuật học tập khác nhau, trong khai thác dữ liệu để có được thông tin đáng tin cậy từ bộ sưu tập dữ liệu thô. Sự khác biệt giữa phân cụm và phân loại là phân cụm là một kỹ thuật học tập không giám sát, nhóm các trường hợp tương tự trên cơ sở các tính năng trong khi phân loại là một kỹ thuật học có giám sát, gán các thẻ được xác định trước cho các trường hợp trên cơ sở các tính năng.
