Կլաստերավորման և դասակարգման հիմնական տարբերությունն այն է, որ կլաստերավորումը չվերահսկվող ուսուցման տեխնիկա է, որը խմբավորում է նմանատիպ դեպքերը առանձնահատկությունների հիման վրա, մինչդեռ դասակարգումը վերահսկվող ուսուցման տեխնիկա է, որը նախապես սահմանված պիտակներ է հատկացնում օրինակներին՝ ելնելով առանձնահատկություններից:
Թեև կլաստերավորումը և դասակարգումը կարծես նման գործընթացներ են, դրանց միջև տարբերություն կա՝ հիմնված իրենց նշանակության վրա: Տվյալների հանքարդյունաբերության աշխարհում կլաստերավորումը և դասակարգումը ուսուցման մեթոդների երկու տեսակ են: Այս երկու մեթոդները բնութագրում են օբյեկտները խմբերի մեջ մեկ կամ մի քանի հատկանիշներով:
Ի՞նչ է կլաստերավորումը:
Կլաստերավորումը օբյեկտների խմբավորման մեթոդ է այնպես, որ նմանատիպ հատկանիշներով օբյեկտները միավորվեն, իսկ տարբեր հատկանիշներով օբյեկտները բաժանվեն: Դա մեքենայական ուսուցման և տվյալների արդյունահանման համար վիճակագրական տվյալների վերլուծության ընդհանուր տեխնիկա է: Հետախուզական տվյալների վերլուծությունը և ընդհանրացումը նույնպես ոլորտ է, որն օգտագործում է կլաստերավորումը:
Գծապատկեր 01. Կլաստերավորում
Կլաստերավորումը պատկանում է չվերահսկվող տվյալների արդյունահանմանը: Դա մեկ կոնկրետ ալգորիթմ չէ, այլ առաջադրանք լուծելու ընդհանուր մեթոդ է։ Հետևաբար, հնարավոր է հասնել կլաստերավորման՝ օգտագործելով տարբեր ալգորիթմներ։Համապատասխան կլաստերի ալգորիթմը և պարամետրի կարգավորումները կախված են անհատական տվյալների հավաքածուներից: Դա ավտոմատ առաջադրանք չէ, բայց բացահայտման կրկնվող գործընթաց է: Հետևաբար, անհրաժեշտ է փոփոխել տվյալների մշակումը և պարամետրերի մոդելավորումը, մինչև արդյունքը հասնի ցանկալի հատկություններին: K-means կլաստերավորումը և հիերարխիկ կլաստերավորումը տվյալների մայնինգի երկու տարածված կլաստերավորման ալգորիթմներ են:
Ի՞նչ է դասակարգումը:
Դասակարգումը դասակարգման գործընթաց է, որն օգտագործում է տվյալների վերապատրաստման հավաքածու՝ օբյեկտները ճանաչելու, տարբերակելու և հասկանալու համար: Դասակարգումը վերահսկվող ուսուցման տեխնիկա է, որտեղ առկա են վերապատրաստման հավաքածու և ճիշտ սահմանված դիտարկումներ:
Գծապատկեր 02. Դասակարգում
Դասակարգումն իրականացնող ալգորիթմը դասակարգիչն է, մինչդեռ դիտարկումները՝ օրինակներ: K-Nearest Neighbor ալգորիթմը և որոշումների ծառի ալգորիթմները տվյալների մայնինգի ամենահայտնի դասակարգման ալգորիթմներն են:
Ո՞րն է տարբերությունը կլաստերավորման և դասակարգման միջև:
Կլաստերավորումը չվերահսկվող ուսուցում է, մինչդեռ դասակարգումը վերահսկվող ուսուցման տեխնիկա է: Այն խմբավորում է նմանատիպ դեպքերը հատկանիշների հիման վրա, մինչդեռ դասակարգումը նախապես սահմանված պիտակներ է հատկացնում օրինակներին՝ ըստ հատկանիշների: Կլաստերավորումը բաժանում է տվյալների բազան ենթաբազմությունների՝ նմանատիպ հատկանիշներով օրինակները խմբավորելու համար: Այն չի օգտագործում պիտակավորված տվյալներ կամ ուսումնական հավաքածու: Մյուս կողմից, դասակարգեք նոր տվյալները՝ ըստ ուսուցման հավաքածուի դիտարկումների։ Մարզումների հավաքածուն պիտակավորված է։
Կլաստերավորման նպատակն է խմբավորել մի շարք օբյեկտներ՝ պարզելու, թե արդյոք դրանց միջև որևէ կապ կա, մինչդեռ դասակարգումը նպատակ ունի պարզել, թե որ դասին է պատկանում նոր օբյեկտը նախապես սահմանված դասերի բազմությունից:
Ամփոփում – Կլաստերավորում ընդդեմ դասակարգման
Կլաստերավորումը և դասակարգումը կարող են նման թվալ, քանի որ տվյալների արդյունահանման երկու ալգորիթմներն էլ տվյալների հավաքածուն բաժանում են ենթաբազմությունների, բայց դրանք երկու տարբեր ուսուցման տեխնիկա են տվյալների արդյունահանման մեջ՝ չմշակված տվյալների հավաքածուից հուսալի տեղեկատվություն ստանալու համար: Կլաստերավորման և դասակարգման միջև տարբերությունն այն է, որ կլաստերավորումը չվերահսկվող ուսուցման տեխնիկա է, որը խմբավորում է նմանատիպ դեպքերը առանձնահատկությունների հիման վրա, մինչդեռ դասակարգումը վերահսկվող ուսուցման տեխնիկա է, որը նախապես սահմանված պիտակներ է հատկացնում օրինակներին՝ ելնելով առանձնահատկություններից:
Պատկերը`
1.”Cluster-2″ կողմից Cluster-2.gif. hellisp ածանցյալ աշխատանք. (Հանրային տիրույթ) Wikimedia Commons-ի միջոցով 2”Magnetism” Ջոն Ափլեսեդի – Սեփական աշխատանք: (Հանրային տիրույթ) Wikimedia Commons-ի միջոցով
