Η βασική διαφορά μεταξύ της ομαδοποίησης και της ταξινόμησης είναι ότι η ομαδοποίηση είναι μια τεχνική εκμάθησης χωρίς επίβλεψη που ομαδοποιεί παρόμοιες περιπτώσεις με βάση χαρακτηριστικά, ενώ η ταξινόμηση είναι μια εποπτευόμενη τεχνική εκμάθησης που εκχωρεί προκαθορισμένες ετικέτες σε στιγμιότυπα με βάση χαρακτηριστικά.
Αν και η ομαδοποίηση και η ταξινόμηση φαίνεται να είναι παρόμοιες διαδικασίες, υπάρχει διαφορά μεταξύ τους με βάση τη σημασία τους. Στον κόσμο της εξόρυξης δεδομένων, η ομαδοποίηση και η ταξινόμηση είναι δύο τύποι μεθόδων μάθησης. Και οι δύο αυτές μέθοδοι χαρακτηρίζουν αντικείμενα σε ομάδες με ένα ή περισσότερα χαρακτηριστικά.
Τι είναι η ομαδοποίηση;
Η ομαδοποίηση είναι μια μέθοδος ομαδοποίησης αντικειμένων με τέτοιο τρόπο ώστε αντικείμενα με παρόμοια χαρακτηριστικά να ενώνονται και αντικείμενα με ανόμοια χαρακτηριστικά να διαχωρίζονται. Είναι μια κοινή τεχνική για στατιστική ανάλυση δεδομένων για μηχανική μάθηση και εξόρυξη δεδομένων. Η διερευνητική ανάλυση και γενίκευση δεδομένων είναι επίσης ένας τομέας που χρησιμοποιεί ομαδοποίηση.
Εικόνα 01: Ομαδοποίηση
Η ομαδοποίηση ανήκει στην εξόρυξη δεδομένων χωρίς επίβλεψη. Δεν είναι ένας συγκεκριμένος αλγόριθμος, αλλά είναι μια γενική μέθοδος επίλυσης μιας εργασίας. Επομένως, είναι δυνατό να επιτευχθεί ομαδοποίηση χρησιμοποιώντας διάφορους αλγόριθμους. Ο κατάλληλος αλγόριθμος συμπλέγματος και οι ρυθμίσεις παραμέτρων εξαρτώνται από τα μεμονωμένα σύνολα δεδομένων. Δεν είναι μια αυτόματη εργασία, αλλά είναι μια επαναληπτική διαδικασία ανακάλυψης. Επομένως, είναι απαραίτητο να τροποποιήσετε την επεξεργασία δεδομένων και τη μοντελοποίηση παραμέτρων μέχρι το αποτέλεσμα να επιτύχει τις επιθυμητές ιδιότητες. Η ομαδοποίηση K-means και η Ιεραρχική ομαδοποίηση είναι δύο κοινοί αλγόριθμοι ομαδοποίησης στην εξόρυξη δεδομένων.
Τι είναι η ταξινόμηση;
Η ταξινόμηση είναι μια διαδικασία κατηγοριοποίησης που χρησιμοποιεί ένα εκπαιδευτικό σύνολο δεδομένων για την αναγνώριση, τη διαφοροποίηση και την κατανόηση αντικειμένων. Η ταξινόμηση είναι μια εποπτευόμενη τεχνική εκμάθησης όπου είναι διαθέσιμο ένα σετ εκπαίδευσης και σωστά καθορισμένες παρατηρήσεις.
Εικόνα 02: Ταξινόμηση
Ο αλγόριθμος που υλοποιεί την ταξινόμηση είναι ο ταξινομητής ενώ οι παρατηρήσεις είναι οι περιπτώσεις. Ο αλγόριθμος K-Nearest Neighbor και οι αλγόριθμοι του δέντρου αποφάσεων είναι οι πιο διάσημοι αλγόριθμοι ταξινόμησης στην εξόρυξη δεδομένων.
Ποια είναι η διαφορά μεταξύ ομαδοποίησης και ταξινόμησης;
Η ομαδοποίηση είναι μάθηση χωρίς επίβλεψη, ενώ η ταξινόμηση είναι μια εποπτευόμενη τεχνική μάθησης. Ομαδοποιεί παρόμοια στιγμιότυπα με βάση χαρακτηριστικά, ενώ η ταξινόμηση εκχωρεί προκαθορισμένες ετικέτες σε στιγμιότυπα με βάση χαρακτηριστικά. Η ομαδοποίηση χωρίζει το σύνολο δεδομένων σε υποσύνολα για να ομαδοποιήσει τα στιγμιότυπα με παρόμοια χαρακτηριστικά. Δεν χρησιμοποιεί δεδομένα με ετικέτα ή σύνολο εκπαίδευσης. Από την άλλη, κατηγοριοποιήστε τα νέα δεδομένα σύμφωνα με τις παρατηρήσεις του προπονητικού συνόλου. Το σετ εκπαίδευσης φέρει ετικέτα.
Ο στόχος της ομαδοποίησης είναι να ομαδοποιήσει ένα σύνολο αντικειμένων για να βρει εάν υπάρχει κάποια σχέση μεταξύ τους, ενώ η ταξινόμηση στοχεύει να βρει σε ποια κατηγορία ανήκει ένα νέο αντικείμενο από το σύνολο των προκαθορισμένων κλάσεων.
Σύνοψη – Ομαδοποίηση έναντι ταξινόμησης
Η ομαδοποίηση και η ταξινόμηση μπορεί να φαίνονται παρόμοια επειδή και οι δύο αλγόριθμοι εξόρυξης δεδομένων χωρίζουν το σύνολο δεδομένων σε υποσύνολα, αλλά είναι δύο διαφορετικές τεχνικές εκμάθησης, στην εξόρυξη δεδομένων για τη λήψη αξιόπιστων πληροφοριών από μια συλλογή ακατέργαστων δεδομένων. Η διαφορά μεταξύ της ομαδοποίησης και της ταξινόμησης είναι ότι η ομαδοποίηση είναι μια τεχνική μάθησης χωρίς επίβλεψη που ομαδοποιεί παρόμοιες περιπτώσεις με βάση χαρακτηριστικά, ενώ η ταξινόμηση είναι μια εποπτευόμενη τεχνική εκμάθησης που εκχωρεί προκαθορισμένες ετικέτες σε στιγμιότυπα με βάση χαρακτηριστικά.
Εικόνα Ευγενική προσφορά:
1."Cluster-2" από το Cluster-2.gif: παράγωγο έργο hellisp: (Δημόσιος Τομέας) μέσω Wikimedia Commons 2"Magnetism" του John Aplessed – Δικό έργο. (Δημόσιος Τομέας) μέσω Wikimedia Commons
