მთავარი განსხვავება დაჯგუფებასა და კლასიფიკაციას შორის არის ის, რომ კლასტერირება არის უკონტროლო სწავლის ტექნიკა, რომელიც აჯგუფებს მსგავს შემთხვევებს მახასიათებლების საფუძველზე, ხოლო კლასიფიკაცია არის ზედამხედველობის ქვეშ მყოფი სწავლის ტექნიკა, რომელიც ანიჭებს წინასწარ განსაზღვრულ ტეგებს ეგზემპლარებს მახასიათებლების საფუძველზე.
მიუხედავად იმისა, რომ კლასტერიზაცია და კლასიფიკაცია მსგავსი პროცესებია, მათ შორის განსხვავებაა მათი მნიშვნელობიდან გამომდინარე. მონაცემთა მოპოვების სამყაროში კლასტერირება და კლასიფიკაცია სწავლის ორი ტიპის მეთოდია. ორივე ეს მეთოდი ახასიათებს ობიექტებს ჯგუფებად ერთი ან მეტი მახასიათებლით.
რა არის კლასტერირება?
კლასტერირება არის ობიექტების დაჯგუფების მეთოდი ისე, რომ მსგავსი მახასიათებლების მქონე ობიექტები ერთმანეთს ერწყმის, ხოლო განსხვავებული მახასიათებლების მქონე ობიექტები ერთმანეთისგან იშლება. ეს არის საერთო ტექნიკა სტატისტიკური მონაცემების ანალიზისთვის მანქანური სწავლისა და მონაცემთა მოპოვებისთვის. საძიებო მონაცემთა ანალიზი და განზოგადება ასევე არის სფერო, რომელიც იყენებს კლასტერირებას.
სურათი 01: კლასტერირება
კლასტერირება ეკუთვნის მონაცემთა უკონტროლო მოპოვებას. ეს არ არის ერთი კონკრეტული ალგორითმი, მაგრამ ეს არის ამოცანის გადაჭრის ზოგადი მეთოდი. აქედან გამომდინარე, შესაძლებელია კლასტერიზაციის მიღწევა სხვადასხვა ალგორითმის გამოყენებით.შესაბამისი კლასტერული ალგორითმი და პარამეტრების პარამეტრები დამოკიდებულია ცალკეულ მონაცემთა ნაკრებებზე. ეს არ არის ავტომატური ამოცანა, მაგრამ ეს არის აღმოჩენის განმეორებითი პროცესი. აქედან გამომდინარე, საჭიროა მონაცემთა დამუშავებისა და პარამეტრების მოდელირების შეცვლა, სანამ შედეგი არ მიაღწევს სასურველ თვისებებს. K-means კლასტერირება და იერარქიული კლასტერირება არის ორი გავრცელებული კლასტერული ალგორითმი მონაცემთა მოპოვებაში.
რა არის კლასიფიკაცია?
კლასიფიკაცია არის კატეგორიზაციის პროცესი, რომელიც იყენებს მონაცემთა სასწავლო კომპლექტს ობიექტების ამოცნობის, დიფერენცირებისა და გასაგებად. კლასიფიკაცია არის ზედამხედველობითი სწავლის ტექნიკა, სადაც ხელმისაწვდომია სასწავლო ნაკრები და სწორად განსაზღვრული დაკვირვებები.
სურათი 02: კლასიფიკაცია
ალგორითმი, რომელიც ახორციელებს კლასიფიკაციას, არის კლასიფიკატორი, ხოლო დაკვირვებები არის შემთხვევები. K-უახლოესი მეზობელი ალგორითმი და გადაწყვეტილების ხის ალგორითმები ყველაზე ცნობილი კლასიფიკაციის ალგორითმებია მონაცემთა მოპოვებაში.
რა განსხვავებაა კლასტერიზაციასა და კლასიფიკაციას შორის?
კლასტერირება არის უკონტროლო სწავლება, ხოლო კლასიფიკაცია არის ზედამხედველობითი სწავლის ტექნიკა. ის აჯგუფებს მსგავს შემთხვევებს მახასიათებლების საფუძველზე, ხოლო კლასიფიკაცია ანიჭებს წინასწარ განსაზღვრულ ტეგებს ეგზემპლარებს მახასიათებლების საფუძველზე. კლასტერირებამ დაყო მონაცემთა ნაკრები ქვეჯგუფებად, რათა დააჯგუფოს მსგავსი მახასიათებლების მქონე ეგზემპლარები. ის არ იყენებს ეტიკეტირებულ მონაცემებს ან სასწავლო კომპლექტს. მეორე მხრივ, ახალი მონაცემების კატეგორიზაცია მოახდინე სასწავლო ნაკრების დაკვირვების მიხედვით. სავარჯიშო კომპლექტს აქვს ეტიკეტირება.
დაჯგუფების მიზანია ობიექტების ნაკრების დაჯგუფება, რათა დადგინდეს არის თუ არა რაიმე კავშირი მათ შორის, მაშინ როდესაც კლასიფიკაცია მიზნად ისახავს წინასწარ განსაზღვრული კლასების სიმრავლიდან ახალი ობიექტის პოვნას.
შეჯამება – კლასტერიზაცია კლასიფიკაციის წინააღმდეგ
კლასტერირება და კლასიფიკაცია შეიძლება მსგავსი ჩანდეს, რადგან მონაცემთა მოპოვების ორივე ალგორითმი მონაცემთა კომპლექტს ყოფს ქვეჯგუფებად, მაგრამ ისინი ორი განსხვავებული სწავლის ტექნიკაა მონაცემთა მოპოვებისას სანდო ინფორმაციის მისაღებად ნედლეული მონაცემების კოლექციიდან. განსხვავება კლასტერირებასა და კლასიფიკაციას შორის არის ის, რომ კლასტერირება არის უკონტროლო სწავლის ტექნიკა, რომელიც აჯგუფებს მსგავს შემთხვევებს მახასიათებლების საფუძველზე, ხოლო კლასიფიკაცია არის ზედამხედველობითი სწავლის ტექნიკა, რომელიც ანიჭებს წინასწარ განსაზღვრულ ტეგებს ეგზემპლარებს მახასიათებლების საფუძველზე.
სურათი თავაზიანობა:
1.”Cluster-2″ Cluster-2.gif: hellisp წარმოებული ნამუშევარი: (საჯარო დომენი) Wikimedia Commons 2”მაგნეტიზმი” ჯონ აპლესედი - საკუთარი ნამუშევარი. (საჯარო დომენი) Wikimedia Commons-ის მეშვეობით
