Sự khác biệt chính giữa phân nhóm và phân loại là phân nhóm là một kỹ thuật học tập không có giám sát nhằm nhóm các trường hợp tương tự nhau trên cơ sở các tính năng trong khi phân loại là một kỹ thuật học tập có giám sát để gán các thẻ được xác định trước cho các trường hợp trên cơ sở các tính năng.
Mặc dù phân cụm và phân loại có vẻ là các quá trình tương tự nhau, nhưng có sự khác biệt giữa chúng dựa trên ý nghĩa của chúng. Trong thế giới khai phá dữ liệu, phân cụm và phân loại là hai loại phương pháp học. Cả hai phương pháp này mô tả các đối tượng thành các nhóm theo một hoặc nhiều tính năng.
Clustering là gì?
Clustering là một phương pháp nhóm các đối tượng theo cách mà các đối tượng có các đặc điểm giống nhau kết hợp lại với nhau và các đối tượng có các đặc điểm khác nhau sẽ tách rời nhau. Đây là một kỹ thuật phổ biến để phân tích dữ liệu thống kê cho máy học và khai thác dữ liệu. Phân tích và tổng quát hóa dữ liệu khám phá cũng là một lĩnh vực sử dụng tính năng phân nhóm.
Hình 01: Phân cụm
Clustering thuộc về khai thác dữ liệu không được giám sát. Nó không phải là một thuật toán cụ thể duy nhất, nhưng nó là một phương pháp chung để giải quyết một nhiệm vụ. Do đó, có thể đạt được phân cụm bằng cách sử dụng các thuật toán khác nhau. Thuật toán cụm thích hợp và cài đặt tham số phụ thuộc vào các tập dữ liệu riêng lẻ. Nó không phải là một nhiệm vụ tự động, mà nó là một quá trình khám phá lặp đi lặp lại. Do đó, cần phải sửa đổi quá trình xử lý dữ liệu và mô hình tham số cho đến khi kết quả đạt được các thuộc tính mong muốn. Phân cụm K-mean và phân cụm phân cấp là hai thuật toán phân cụm phổ biến trong khai thác dữ liệu.
Phân loại là gì?
Phân loại là một quá trình phân loại sử dụng một tập hợp dữ liệu huấn luyện để nhận ra, phân biệt và hiểu các đối tượng. Phân loại là một kỹ thuật học tập có giám sát, nơi có sẵn một tập hợp đào tạo và các quan sát được xác định chính xác.
Hình 02: Phân loại
Thuật toán thực hiện phân loại là bộ phân loại trong khi các quan sát là các cá thể. Thuật toán K-Nearest Neighbor và thuật toán cây quyết định là những thuật toán phân loại nổi tiếng nhất trong khai thác dữ liệu.
Sự khác biệt giữa phân nhóm và phân loại là gì?
Clustering là kỹ thuật học không có giám sát trong khi Phân loại là kỹ thuật học có giám sát. Nó nhóm các trường hợp tương tự trên cơ sở các tính năng trong khi phân loại gán các thẻ được xác định trước cho các trường hợp trên cơ sở các tính năng. Phân cụm chia tập dữ liệu thành các tập con để nhóm các thể hiện có các tính năng tương tự. Nó không sử dụng dữ liệu có nhãn hoặc một tập hợp đào tạo. Mặt khác, phân loại dữ liệu mới theo các quan sát của tập huấn luyện. Tập huấn luyện được gắn nhãn.
Mục tiêu của phân cụm là nhóm một tập hợp các đối tượng để tìm xem có bất kỳ mối quan hệ nào giữa chúng hay không, trong khi phân loại nhằm mục đích tìm lớp nào mà một đối tượng mới thuộc về tập hợp các lớp được xác định trước.
Tóm tắt - Phân cụm so với Phân loại
Phân cụm và phân loại có vẻ giống nhau vì cả hai thuật toán khai phá dữ liệu đều chia tập dữ liệu thành các tập con, nhưng chúng là hai kỹ thuật học tập khác nhau, trong khai thác dữ liệu để lấy thông tin đáng tin cậy từ tập hợp dữ liệu thô. Sự khác biệt giữa phân nhóm và phân loại là phân cụm là một kỹ thuật học tập không có giám sát nhằm nhóm các trường hợp tương tự nhau trên cơ sở các tính năng trong khi phân loại là một kỹ thuật học tập có giám sát để gán các thẻ được xác định trước cho các trường hợp trên cơ sở các tính năng.
Hình ảnh Lịch sự:
1.”Cluster-2 ″ của Cluster-2.gif: tác phẩm phái sinh hellisp: (Public Domain) qua Wikimedia Commons 2.“Magneuality”của John Aplessed - Tác phẩm riêng. (Miền Công cộng) qua Wikimedia Commons
