Différence Entre Le Clustering Et La Classification

2024 Auteur: Mildred Bawerman | [email protected]. Dernière modifié: 2023-12-16 08:38

La principale différence entre le clustering et la classification est que le clustering est une technique d'apprentissage non supervisé qui regroupe des instances similaires sur la base de fonctionnalités, tandis que la classification est une technique d'apprentissage supervisé qui attribue des balises prédéfinies à des instances sur la base de fonctionnalités.

Bien que le regroupement et la classification semblent être des processus similaires, il existe une différence entre eux en fonction de leur signification. Dans le monde de l'exploration de données, le clustering et la classification sont deux types de méthodes d'apprentissage. Ces deux méthodes caractérisent les objets en groupes par une ou plusieurs caractéristiques.

CONTENU

1. Aperçu et différence clé

2. Qu'est-ce que le clustering

3. Qu'est-ce que la classification

4. Comparaison côte à côte - Clustering vs classification sous forme tabulaire

5. Résumé

Qu'est-ce que le clustering?

Le clustering est une méthode de regroupement d'objets de telle sorte que les objets avec des caractéristiques similaires se rassemblent et que les objets avec des caractéristiques différentes se séparent. Il s'agit d'une technique courante d'analyse statistique de données pour l'apprentissage automatique et l'exploration de données. L'analyse et la généralisation des données exploratoires est également un domaine qui utilise le regroupement.

Figure 01: Clustering

Le clustering appartient à l'exploration de données non supervisée. Ce n'est pas un algorithme spécifique unique, mais c'est une méthode générale pour résoudre une tâche. Par conséquent, il est possible de réaliser un clustering en utilisant divers algorithmes. L'algorithme de cluster approprié et les réglages des paramètres dépendent des ensembles de données individuels. Ce n'est pas une tâche automatique, mais c'est un processus itératif de découverte. Par conséquent, il est nécessaire de modifier le traitement des données et la modélisation des paramètres jusqu'à ce que le résultat atteigne les propriétés souhaitées. Le clustering K-means et le clustering hiérarchique sont deux algorithmes de clustering courants dans l'exploration de données.

Qu'est-ce que la classification?

La classification est un processus de catégorisation qui utilise un ensemble de données d'apprentissage pour reconnaître, différencier et comprendre les objets. La classification est une technique d'apprentissage supervisé où un ensemble de formation et des observations correctement définies sont disponibles.

Figure 02: Classification

L'algorithme qui implémente la classification est le classifieur tandis que les observations sont les instances. L'algorithme K-Nearest Neighbor et les algorithmes d'arbre de décision sont les algorithmes de classification les plus connus dans l'exploration de données.

Quelle est la différence entre le clustering et la classification?

Le regroupement est un apprentissage non supervisé tandis que la classification est une technique d'apprentissage supervisé. Il regroupe des instances similaires sur la base de fonctionnalités, tandis que la classification attribue des balises prédéfinies aux instances sur la base de fonctionnalités. Le clustering divise l'ensemble de données en sous-ensembles pour regrouper les instances avec des fonctionnalités similaires. Il n'utilise pas de données étiquetées ni d'ensemble d'apprentissage. D'autre part, catégorisez les nouvelles données en fonction des observations de l'ensemble d'apprentissage. L'ensemble d'entraînement est étiqueté.

Le but du clustering est de regrouper un ensemble d'objets pour déterminer s'il existe une relation entre eux, tandis que la classification vise à trouver à quelle classe un nouvel objet appartient à partir de l'ensemble des classes prédéfinies.

Résumé - Clustering vs classification

Le clustering et la classification peuvent sembler similaires car les deux algorithmes d'exploration de données divisent l'ensemble de données en sous-ensembles, mais ce sont deux techniques d'apprentissage différentes, dans l'exploration de données pour obtenir des informations fiables à partir d'une collection de données brutes. La différence entre le clustering et la classification est que le clustering est une technique d'apprentissage non supervisé qui regroupe des instances similaires sur la base de caractéristiques, tandis que la classification est une technique d'apprentissage supervisé qui attribue des balises prédéfinies aux instances sur la base de caractéristiques.

Courtoisie d'image:

1. «Cluster-2» par Cluster-2.gif: travail dérivé hellisp: (Domaine public) via Wikimedia Commons 2. «Magnétisme» par John Aplessed - Travail personnel. (Domaine public) via Wikimedia Commons