ההבדל בין אשכולות וסיווג | אשכול לעומת סיווג
ההבדל העיקרי - Clustering vs סיווג
למרות אשכולות וסיווג נראה תהליכים דומים, יש הבדל ביניהם על פי המשמעות שלהם. בעולם כריית הנתונים, אשכולות וסיווג הם שני סוגים של שיטות למידה. שתי השיטות הללו מאפיינות אובייקטים לקבוצות לפי תכונה אחת או יותר. ההבדל העיקרי בין אשכולות וסיווג הוא כי אשכולות היא טכניקת למידה ללא פיקוח המשמשים לקבץ מקרים דומים על בסיס תכונות ואילו סיווג היא טכניקת למידה מבוקרת המשמשת להקצאת תגים מוגדרים מראש למופעים בסיס של תכונות.
-> ->מהו אשכולות?
Clustering היא שיטה של קיבוץ אובייקטים בצורה כזו אובייקטים עם תכונות דומות לבוא יחד, ואובייקטים עם תכונות שונות להתפרק. זוהי טכניקה נפוצה לניתוח נתונים סטטיסטיים המשמשים ללמידה במכונות וכריית נתונים. קיבוץ באשכולות יכול לשמש לניתוח נתונים והכללה.
קיבוץ באשכולות שייך לכריית נתונים ללא פיקוח, והקבצה אינה אלגוריתם ספציפי, אלא שיטה כללית לפתרון המשימה. קיבוץ באשכולות ניתן להשיג על ידי אלגוריתמים שונים. האלגוריתם המתאים של הפרמטרים והגדרות הפרמטרים תלוי במערכי הנתונים השונים. זה לא משימה אוטומטית, אבל זה תהליך איטרטיבי של גילוי. לכן, יש צורך לשנות את עיבוד הנתונים ואת דוגמנות פרמטר עד התוצאה משיגה את המאפיינים הרצויים. K פירושו קיבוץ באשכולות והקבצה ההיררכית הם שני אלגוריתמים מקובצים באשכולות המשמשים לכריית נתונים.
מה זה סיווג?
סיווג הוא תהליך של סיווג שבו אובייקטים מזוהים, מובחנים ומובנים על בסיס קבוצת האימונים של הנתונים. סיווג היא טכניקת למידה מבוקרת, בה ניתן למצוא מערך הדרכה ותצפיות מוגדרות.
האלגוריתם המיישם את הסיווג נקרא לעתים קרובות מסווג, ותצפיות ידועים לעתים קרובות את המופעים. K- הקרוב אלגוריתם שכן ואלגוריתם עץ ההחלטה הם האלגוריתמים סיווג המפורסם ביותר המשמשים כריית נתונים.
מה ההבדל בין אשכולות וסיווג ?
הגדרת אשכולות וקטגוריות:
קיבוץ באשכולות: קיבוץ באשכולות הוא טכניקת למידה ללא פיקוח המשמשת לקבוצת מקרים דומים על בסיס תכונות.
סיווג: סיווג היא טכניקת למידה מבוקרת המשמשת להקצאת תגים מוגדרים מראש למופעים על בסיס תכונות.
מאפייני אשכולות וסיווג:
פיקוח:
קיבוץ באשכולות: קיבוץ באשכולות הוא טכניקת למידה ללא השגחה.
סיווג: סיווג היא טכניקת למידה בפיקוח.
ערכת הדרכה:
קיבוץ באשכולות: ערכת אימון אינה משמשת באשכולות.
סיווג: ערכת אימון משמשת כדי למצוא קווי דמיון בסיווג.
תהליך:
קיבוץ באשכולות: מושגים סטטיסטיים משמשים, ומערכי נתונים מחולקים לתתי-קבוצות עם תכונות דומות.
סיווג: סיווג משתמש באלגוריתמים כדי לסווג את הנתונים החדשים בהתאם לתצפיות של קבוצת ההדרכה.
תוויות:
קיבוץ באשכולות: אין תוויות באשכולות.
סיווג: יש תוויות עבור כמה נקודות.
המטרה:
קיבוץ באשכולות: המטרה של אשכולות היא, קיבוץ קבוצה של אובייקטים על מנת למצוא אם יש קשר כלשהו ביניהם.
סיווג: המטרה של אשכולות היא למצוא איזה מחלקה אובייקט חדש שייך ממערכת של מחלקות מוגדרים מראש.
Clustering לעומת סיווג - סיכום
קיבוץ אשכולות וסיווג יכולים להיראות דומים, שכן שני האלגוריתמים של כריית נתונים מחלקים את הנתונים לקבוצות משנה, אך הם שני טכניקות למידה שונות, המשמשות כריית נתונים לצורך קבלת מידע מהימן אוסף של נתונים גולמיים.
Image באדיבות: "אשכול -2" של אשכול -2. GIF: hellisp עבודה נגזרת: (תחום ציבורי) באמצעות ויקיפדיה "מגנטיות" על ידי ג 'ון Aplessed - עבודה משלו. (דומיין ציבורי) באמצעות
