क्लस्टरिंग आणि वर्गीकरण दरम्यान फरक

की फरक - क्लस्टरिंग विरुद्ध वर्गीकरण

जरी क्लस्टरिंग आणि वर्गीकरण समान प्रक्रिया असल्याचे दिसत असले तरी, त्यांचे अर्थाच्या आधारावर त्यांच्यात फरक आहे. डेटा खाण जगातील, क्लस्टरिंग आणि वर्गीकरण शिकण्याच्या पद्धती दोन प्रकार आहेत. ही दोन्ही पध्दती वस्तूंना एक किंवा अधिक वैशिष्ट्यांद्वारे गटबद्ध करते. क्लस्टरिंग आणि वर्गीकरण यांच्यातील महत्वाचा फरक हा आहे की क्लस्टरिंग हे एक अनपेक्षित शिक्षण तंत्र आहे जे वैशिष्ट्यांच्या समानतेच्या आधारावर समान उदाहरणे वापरते व वर्गीकरण हा एक पर्यवेक्षित शिक्षण तंत्र आहे जो पूर्वनिर्धारित टॅग्जच्या वैशिष्ट्यांचा आधार

क्लस्टरिंग म्हणजे काय?

ऑब्जेक्ट्स अशा प्रकारे गटबद्ध करण्याची एक पद्धत म्हणजे क्लस्टरिंग ही एकसमान वैशिष्ट्यांसह वस्तू एकत्र येतात आणि असमाधानकारक वैशिष्ट्यांसह ऑब्जेक्ट वेगळ्या असतात. मशीन शिक्षण आणि डेटा खाण मध्ये वापरले सांख्यिकीय माहिती विश्लेषण एक सामान्य तंत्र आहे. क्लस्टरिंगचा वापर अन्वेषणित डेटा विश्लेषण आणि सामान्यीकरण यासाठी केला जाऊ शकतो.

क्लस्टरिंग अनसॅरव्यूज्ड डेटा खाणशी संबंधित आहे आणि क्लस्टरिंग एकच विशिष्ट अल्गोरिदम नाही, परंतु कार्य सोडविण्याची एक सामान्य पद्धत. क्लस्टरिंग विविध अल्गोरिदम द्वारे प्राप्त केल्या जाऊ शकतात. योग्य क्लस्टर अल्गोरिदम आणि पॅरामीटर सेटिंग्ज वैयक्तिक डेटा सेटवर अवलंबून असतात. हे स्वयंचलित कार्य नाही, परंतु ते शोध प्रक्रियेची पुनरावृत्ती प्रक्रिया आहे. त्यामुळे अपेक्षित गुणधर्म प्राप्त होईपर्यंत डेटा प्रोसेसिंग आणि पॅरामीटर मॉडेलिंग सुधारणे आवश्यक आहे. के-चा अर्थ क्लस्टरिंग आणि हायरार्किकल क्लस्टरिंग डेटा खाण वापरले दोन सामान्य क्लस्टरिंग अल्गोरिदम आहेत.

वर्गीकरण म्हणजे काय?

वर्गीकरण हे वर्गवार वर्गीकरण प्रक्रिया आहे जेथे वस्तूंची ओळख पटवली जाते, फरक केला जातो आणि डेटाच्या प्रशिक्षण संचच्या आधारावर समजले जाते. वर्गीकरण एक पर्यवेक्षी शिक्षण तंत्र आहे जेथे प्रशिक्षण सेट आणि अचूकपणे परिभाषित केलेले निरिक्षण उपलब्ध आहेत.

वर्गीकरण कार्यान्वित करणारा अल्गोरिदम अनेकदा क्लासिफायरर म्हणून ओळखला जातो, आणि निरीक्षणे बर्याचदा उदाहरणे म्हणून ओळखली जातात. के-जवळील नेबर अल्गोरिदम आणि फॉरेन ट्री अल्गोरिदम्स हे डेटा खाण वापरले सर्वात प्रसिद्ध वर्गीकरण अल्गोरिदम आहेत.

क्लस्टरिंग आणि वर्गीकरण मध्ये काय फरक आहे?

क्लस्टरिंग आणि वर्गीकरण ची परिभाषा:

क्लस्टरिंग: क्लस्टरिंग एक अनपेक्षित शिक्षण पद्धती आहे ज्यायोगे वैशिष्ट्यांच्या आधारावर समान उदाहरणे तयार केले जातात.

वर्गीकरण: वर्गीकरण वैशिष्टेच्या आधारे घटनांवर पूर्वनिर्धारित टॅग नियुक्त करण्यासाठी वापरलेले एक पर्यवेक्षी शिक्षण तंत्र आहे. क्लस्टरिंग आणि वर्गीकरण गुणधर्म:

पर्यवेक्षण:

क्लस्टरिंग:

क्लस्टरिंग एक अनपेक्षित शिक्षण तंत्र आहे. वर्गीकरण: वर्गीकरण एक पर्यवेक्षी शिक्षण तंत्र आहे.

प्रशिक्षण सेट: क्लस्टरिंग:

क्लस्टरिंगमध्ये प्रशिक्षण संच वापरला जात नाही.

वर्गीकरण: वर्गीकरण मध्ये समानता शोधण्यासाठी प्रशिक्षण संच वापरली जाते. प्रक्रिया:

क्लस्टरिंग: सांख्यिकी संकल्पना वापरली जातात आणि डेटासेट समान वैशिष्ट्यांसह उपसर्वात विभक्त आहेत. वर्गीकरण: वर्गीकरण प्रशिक्षणाच्या अवलोकनानुसार नवीन डेटा श्रेणीबद्ध करण्यासाठी अल्गोरिदम वापरते.

लेबल:

क्लस्टरिंग: क्लस्टरिंगमध्ये कोणतीही लेबले नाहीत.

वर्गीकरण: काही बिंदुंसाठी लेबल आहेत. उद्देश्य:

क्लस्टरिंग:

क्लस्टरिंगचा हेतू म्हणजे, त्यांच्यामध्ये कोणताही संबंध आहे किंवा नाही हे शोधण्यासाठी ऑब्जेक्ट्सचा एक समूह तयार करणे. वर्गीकरण: क्लस्टरिंगचे उद्दिष्ट पूर्वनिर्धारित वर्गांच्या संचात कोणते नवीन वर्ग आहे हे शोधणे हे आहे.

क्लस्टरिंग वि. वर्गीकरण - सारांश क्लस्टरिंग आणि वर्गीकरण सारखे वाटू शकतात कारण दोन्ही डेटा खाण अल्गोरिदम सबसेट्समध्ये सेट केलेल्या डेटाला विभाजित करतात, परंतु ते दोन वेगळ्या शिक्षण तंत्र आहेत जे वापरुन विश्वसनीय माहिती मिळवण्याच्या हेतूसाठी वापरल्या जात आहेत कच्चा डेटा एक संग्रह. प्रतिमा सौजन्याने: क्लस्टर -2 द्वारे "क्लस्टर -2" gif: hellisp व्युत्पन्न कार्य: (सार्वजनिक डोमेन) विकिमीडिया कॉमन्स द्वारे "मॅग्नेटिझम" जॉन ऍप्लायस द्वारा - आपले कार्य (सार्वजनिक डोमेन) कॉमन्स द्वारे