ML | Классификация против кластеризации
Опубликовано: 23 Июля, 2021
Предварительное условие: классификация и кластеризация
Поскольку вы читали статьи о классификации и кластеризации, вот разница между ними.
И классификация, и кластеризация используются для категоризации объектов в один или несколько классов на основе функций. Похоже, что они похожи на процесс, поскольку основная разница незначительна. В случае классификации каждому входному экземпляру присваиваются предопределенные метки в соответствии с их свойствами, тогда как при кластеризации эти метки отсутствуют.
Сравнение классификации и кластеризации:
| Параметр | КЛАССИФИКАЦИЯ | КЛАСТЕРИЗАЦИЯ |
|---|---|---|
| Тип | используется для обучения с учителем | используется для обучения без учителя |
| Базовый | процесс классификации входных экземпляров на основе их соответствующих меток классов | группировка экземпляров на основе их сходства без помощи меток классов |
| Нужно | он имеет метки, поэтому для проверки созданной модели требуется набор данных для обучения и тестирования. | нет необходимости в обучении и тестировании набора данных |
| Сложность | сложнее по сравнению с кластеризацией | менее сложен по сравнению с классификацией |
| Примеры алгоритмов | Логистическая регрессия, наивный байесовский классификатор, вспомогательные векторные машины и т. Д. | алгоритм кластеризации k-средних, алгоритм кластеризации нечетких c-средних, алгоритм кластеризации по Гауссу (EM) и т. д. |
Различия между классификацией и кластеризацией
- Классификация используется для обучения с учителем, тогда как кластеризация используется для обучения без учителя.
- Процесс классификации входных экземпляров на основе соответствующих им меток классов известен как классификация, тогда как группировка экземпляров на основе их сходства без помощи меток классов называется кластеризацией.
- Поскольку у классификации есть метки, существует необходимость в обучении и тестировании набора данных для проверки созданной модели, но нет необходимости в обучении и тестировании набора данных в кластеризации.
- Классификация более сложна по сравнению с кластеризацией, поскольку на этапе классификации существует много уровней, тогда как при кластеризации выполняется только группировка.
- Примеры классификации: логистическая регрессия, наивный байесовский классификатор, вспомогательные векторные машины и т. Д. Примерами кластеризации являются алгоритм кластеризации k-средних, алгоритм кластеризации нечетких c-средних, алгоритм кластеризации по Гауссу (EM) и т.