Il differenza fondamentale tra il clustering e la classificazione è quello il clustering è una tecnica di apprendimento non supervisionato che raggruppa istanze simili sulla base di funzionalità, mentre la classificazione è una tecnica di apprendimento supervisionato che assegna tag predefiniti alle istanze sulla base di funzionalità.
Sebbene il raggruppamento e la classificazione sembrino essere processi simili, c'è una differenza tra loro in base al loro significato. Nel mondo del data mining, il clustering e la classificazione sono due tipi di metodi di apprendimento. Entrambi questi metodi caratterizzano gli oggetti in gruppi in base a una o più caratteristiche.
Cos'è il clustering?
Il raggruppamento è un metodo per raggruppare gli oggetti in modo tale che gli oggetti con caratteristiche simili si uniscano e gli oggetti con caratteristiche dissimili si separino. È una tecnica comune per l'analisi statistica dei dati per l'apprendimento automatico e il data mining. Anche l'analisi e la generalizzazione dei dati esplorativi è un'area che utilizza il clustering.
Figura 01: Clustering
Il clustering appartiene al data mining non supervisionato. Non è un singolo algoritmo specifico, ma è un metodo generale per risolvere un compito. Pertanto, è possibile ottenere il clustering utilizzando vari algoritmi. L'algoritmo del cluster appropriato e le impostazioni dei parametri dipendono dai singoli set di dati. Non è un compito automatico, ma è un processo iterativo di scoperta. Pertanto, è necessario modificare l'elaborazione dei dati e la modellazione dei parametri fino a quando il risultato non raggiunge le proprietà desiderate. Il clustering K-mean e il clustering gerarchico sono due algoritmi di clustering comuni nel data mining.
Cos'è la classificazione?
La classificazione è un processo di categorizzazione che utilizza un insieme di dati di addestramento per riconoscere, differenziare e comprendere gli oggetti. La classificazione è una tecnica di apprendimento supervisionato in cui sono disponibili un set di addestramento e osservazioni correttamente definite.
Figura 02: Classificazione
L'algoritmo che implementa la classificazione è il classificatore mentre le osservazioni sono le istanze. L'algoritmo K-Nearest Neighbor e gli algoritmi dell'albero decisionale sono gli algoritmi di classificazione più famosi nel data mining.
Qual è la differenza tra raggruppamento e classificazione?
Il raggruppamento è un apprendimento non supervisionato mentre la classificazione è una tecnica di apprendimento supervisionato. Raggruppa istanze simili in base alle funzionalità, mentre la classificazione assegna tag predefiniti alle istanze in base alle funzionalità. Il clustering suddivide il set di dati in sottoinsiemi per raggruppare le istanze con funzionalità simili. Non utilizza dati etichettati o un set di addestramento. D' altra parte, classificare i nuovi dati in base alle osservazioni del training set. Il set di allenamento è etichettato.
L'obiettivo del raggruppamento è raggruppare un insieme di oggetti per scoprire se esiste una relazione tra di loro, mentre la classificazione mira a trovare a quale classe appartiene un nuovo oggetto dall'insieme di classi predefinite.
Riepilogo – Clustering vs Classificazione
Il clustering e la classificazione possono sembrare simili perché entrambi gli algoritmi di data mining dividono il set di dati in sottoinsiemi, ma sono due diverse tecniche di apprendimento, nel data mining per ottenere informazioni affidabili da una raccolta di dati grezzi. La differenza tra il clustering e la classificazione è che il clustering è una tecnica di apprendimento non supervisionato che raggruppa istanze simili sulla base di funzionalità, mentre la classificazione è una tecnica di apprendimento supervisionato che assegna tag predefiniti alle istanze sulla base di funzionalità.
Immagine per gentile concessione:
1. "Cluster-2" di Cluster-2.gif: lavoro derivato infernale: (dominio pubblico) tramite Wikimedia Commons 2. "Magnetismo" di John Aplessed - Opera propria. (dominio pubblico) tramite Wikimedia Commons
