Կլաստերի հավաքման և դասակարգման տեխնիկան օգտագործվում է մեքենայական ուսուցման, տեղեկատվության որոնման, պատկերների հետազոտման և հարակից խնդիրների մեջ:

Այս երկու ռազմավարությունները տվյալների հանքարդյունաբերության գործընթացների երկու հիմնական բաժիններն են: Տվյալների վերլուծության աշխարհում դրանք կարևոր են ալգորիթմների կառավարման մեջ: Մասնավորապես, այս երկու գործընթացներն էլ տվյալները բաժանում են խմբերի: Այս առաջադրանքը խիստ կարևոր է այսօրվա տեղեկատվական դարաշրջանում, քանի որ զարգացման հետ զուգահեռ տվյալների հսկայական աճը պետք է պատշաճ կերպով իրականացվի:

Հատկապես, կլաստերի հավաքումը և դասակարգումը օգնում են լուծել տվյալների գիտության միջոցով գլոբալ խնդիրները, ինչպիսիք են հանցագործությունը, աղքատությունը և հիվանդությունները:

Կլաստավորման և դասակարգման միջև տարբերությունը

Ի՞նչ է կլաստերացումը:

Ըստ էության, կլաստերի հավաքագրումը ենթադրում է տվյալների խմբավորում `կապված իրենց նմանությունների հետ: Այն հիմնականում վերաբերում է հեռավորության միջոցառումներին և կլաստերային ալգորիթմներին, որոնք հաշվարկում են տվյալների միջև եղած տարբերությունը և դրանք համակարգված բաժանում:

Օրինակ ՝ նմանատիպ ուսումնական ոճեր ունեցող ուսանողները խմբավորված են միասին և դասավանդվում են առանձին `սովորելու տարբեր մոտեցում ունեցողներից: Տվյալների հանքարդյունաբերության գործընթացում կլաստերի հավաքումը առավել հաճախ կոչվում է որպես «չստուգված ուսուցման տեխնիկա», քանի որ խմբավորումը հիմնված է բնական կամ բնորոշ բնութագրի վրա:

Այն կիրառվում է մի շարք գիտական ​​ոլորտներում, ինչպիսիք են տեղեկատվական տեխնոլոգիաները, կենսաբանությունը, քրեագիտությունը և բժշկությունը:

Կլաստավորման բնութագրերը.


  • Չկա հստակ սահմանում

Կլաստերի հավաքումը ճշգրիտ բնորոշում չունի, այդ իսկ պատճառով կան տարբեր կլաստերային ալգորիթմներ կամ կլաստերային մոդելներ: Կոպիտ ասած, կլաստերի հավաքագրումը երկու տեսակ է, դժվար և փափուկ: Կոշտ կլաստերացումը վերաբերում է օբյեկտի մակնշմանը, ինչպես պարզապես պատկանել է կլաստերին, թե ոչ: Ի հակադրություն, փափուկ կլաստերացումը կամ անառարկելի կլաստերի հավաքագրումը նշում են այն աստիճանի, թե ինչ-որ բան պատկանում է որոշակի խմբին:


  • Դժվար է գնահատվել

Կլաստերի վերլուծության արդյունքում արդյունքների վավերացումը կամ գնահատումը հաճախ դժվար է պարզել դրա բնորոշ անարդյունավետության պատճառով:


  • Չհսկվող

Քանի որ դա չստուգված ուսուցման ռազմավարություն է, վերլուծությունը հիմնված է միայն ընթացիկ հատկությունների վրա. Այսպիսով, ոչ մի խիստ կարգավորում անհրաժեշտ չէ:

Կլաստավորման և դասակարգման միջև -1 տարբերությունը

Ի՞նչ է դասակարգումը:

Դասակարգումը ենթադրում է պիտակներ շնորհել առկա իրավիճակներին կամ դասերին. հետևաբար, «դասակարգում» տերմինը: Օրինակ ՝ ուսանողները, ովքեր ցուցաբերում են ուսման որոշակի բնութագրեր, դասակարգվում են որպես տեսողական սովորող:

Դասակարգումը հայտնի է նաև որպես «վերահսկվող ուսուցման տեխնիկա», որտեղ մեքենաները սովորում են արդեն պիտակավորված կամ դասակարգված տվյալներից: Այն խիստ կիրառելի է օրինաչափությունների ճանաչման, վիճակագրության և կենսաչափության մեջ:

Դասակարգման բնութագրերը


  • Օգտագործում է «դասակարգիչ»

Տվյալները վերլուծելու համար դասակարգիչը սահմանված ալգորիթմ է, որը կոնկրետ կերպով քարտեզագրում է տեղեկատվությունը որոշակի դասի: Օրինակ ՝ դասակարգման ալգորիթմը պատրաստում է մի մոդել ՝ որոշելու, թե արդյոք որոշակի բջիջ չարորակ է կամ բարորակ:


  • Գնահատվել է ընդհանուր չափիչների միջոցով

Դասակարգման վերլուծության որակը հաճախ գնահատվում է ճշգրտության և հետկանչման միջոցով, որոնք ժողովրդական մետրային ընթացակարգեր են: Արդյունավետությունը որոշելու համար գնահատվում է դասակարգիչը:


  • Վերահսկվում է

Դասակարգումը վերահսկվող ուսուցման տեխնիկա է, քանի որ այն վերագրում է նախկինում որոշված ​​ինքնությունները `հիմնվելով համեմատական ​​հատկությունների վրա: Այն իջեցնում է գործառույթը պիտակավորված դասընթացների հավաքածուից:

Կլաստավորման և դասակարգման միջև տարբերությունները


  1. Վերստուգում

Հիմնական տարբերությունն այն է, որ կլաստերի հավաքումը չի պահպանվում և համարվում է որպես «ինքնաուսումնական», մինչդեռ դասակարգումը վերահսկվում է, քանի որ դա կախված է նախապես սահմանված պիտակիցներից:


  1. Վերապատրաստման հավաքածուի օգտագործումը

Կլաստերացումը կոշտորեն չի օգտագործում դասընթացների հավաքածու, որոնք հանդիսանում են դեպքերի խմբեր, որոնք օգտագործվում են խմբավորումներ ստեղծելու համար, մինչդեռ դասակարգումը հրամայականորեն անհրաժեշտ է վերապատրաստման հավաքածուներ `նմանատիպ առանձնահատկությունները հայտնաբերելու համար:


  1. Պիտակավորում

Կլաստավորումը աշխատում է չպիտակավորված տվյալների հետ, քանի որ այն վերապատրաստման կարիք չունի: Մյուս կողմից, դասակարգումը զբաղվում է ինչպես իր, այնպես էլ պիտակավորված տվյալների հետ, իր գործընթացներում:


  1. Նպատակը

Կլաստերային խմբերի առարկաները նպատակ են հետապնդում նեղացնել հարաբերությունները, ինչպես նաև նոր տեղեկություններ իմանալ թաքնված նախշերից, մինչդեռ դասակարգումը փորձում է որոշել, թե որ բացահայտ օբյեկտին է պատկանում որոշակի օբյեկտ:


  1. Առանձնահատկություններ

Չնայած դասակարգումը չի նշում, թե ինչ պետք է սովորել, կլաստերի հավաքագրումը նշում է անհրաժեշտ բարելավումը, քանի որ մատնանշում է տարբերությունները `հաշվի առնելով տվյալների միջև առկա նմանությունները:


  1. Փուլեր

Ընդհանրապես, կլաստերի հավաքումը բաղկացած է միայն մեկ փուլից (խմբավորում), մինչդեռ դասակարգումն ունի երկու փուլ ՝ դասընթացներ (մոդելը դասավանդում է վերապատրաստման տվյալների հավաքածուից) և թեստավորում (կանխատեսվում է թիրախային դաս):


  1. Սահմանային պայմաններ

Սահմանային պայմանների որոշումը խիստ կարևոր է դասակարգման գործընթացում `կլաստերի հավաքման համեմատությամբ: Օրինակ `դասակարգումը հաստատելու համար անհրաժեշտ է« ցածր »տոկոսային տիրույթի« ցածր »համեմատ« միջին »և« բարձր »:


  1. Կանխատեսում

Կլաստերի հավաքագրման համեմատությամբ, դասակարգումն ավելի շատ ներգրավված է կանխատեսմամբ, քանի որ այն մասնավորապես նպատակաուղղված է ինքնության թիրախային դասերին: Օրինակ, դա կարող է կիրառվել «դեմքի առանցքային կետերի հայտնաբերման» մեջ, քանի որ այն կարող է օգտագործվել կանխատեսելու համար, որ որոշակի վկա ստում է, թե ոչ:


  1. Բարդությունը

Քանի որ դասակարգումը բաղկացած է ավելի շատ փուլերից, զբաղվում է կանխատեսմամբ և ներառում է աստիճաններ կամ մակարդակներ, դրա բնականությունը ավելի բարդ է համեմատած կլաստերի համեմատ, որը հիմնականում վերաբերվում է նմանատիպ ատրիբուտների խմբավորմանը:


  1. Հավանական ալգորիթմների քանակը

Կլաստերի ալգորիթմները հիմնականում գծային և ոչ գծային են, մինչդեռ դասակարգումը բաղկացած է ավելի շատ ալգորիթմական գործիքներից, ինչպիսիք են գծային դասակարգիչները, նյարդային ցանցերը, միջուկի գնահատումը, որոշումների ծառերը և օժանդակ վեկտորի մեքենաներ:

Կլաստերացում ընդդեմ դասակարգման. Աղյուսակ ՝ համեմատելով կլաստերի հավաքման և դասակարգման միջև եղած տարբերությունը

Կլաստավորման և դասակարգման ամփոփ նկարագիրը


  • Թե՛ կլաստերի, և թե՛ դասակարգիչ վերլուծությունները խիստ օգտագործվում են տվյալների հանքարդյունաբերության գործընթացներում:
    Այս տեխնիկան կիրառվում է մի շարք գիտությունների մեջ, որոնք անհրաժեշտ են գլոբալ խնդիրները լուծելու համար:
    Հիմնականում, կլաստերի հավաքագրումը գործ ունի չստուգված տվյալների հետ. Այսպիսով, չհայտարարագրված, մինչդեռ դասակարգումն աշխատում է վերահսկվող տվյալներով. այսպիսով, պիտակավորված: Սա այն հիմնական պատճառներից մեկն է, որի պատճառով դասակարգումը դասակարգելիս կլաստերային հավաքածուներին անհրաժեշտ չէ դասընթացների:
    Դասակարգման հետ կապված ավելի շատ ալգորիթմներ կան `կլաստերի հավաքման համեմատությամբ:
    Կլաստերի հավաքումը ձգտում է հաստատել, թե ինչպես են տվյալները միմյանց նման կամ տարբեր չեն, մինչդեռ դասակարգումը կենտրոնանում է տվյալների «դասերի» կամ խմբերի որոշման վրա: Սա կլաստերի հավաքման գործընթացն ավելի է դարձնում սահմանային պայմանների և դասակարգման վերլուծության ավելի բարդ `այն իմաստով, որ այն ներառում է ավելի շատ փուլեր:

Հղումներ

  • Goswami, Jyotismita: «Համեմատական ​​ուսումնասիրություն կլաստավորման և դասակարգման ալգորիթմների վերաբերյալ»: Գիտական ​​ճարտարագիտության և կիրառական գիտությունների միջազգային ամսագիր 1.3 (2015): 170-178: Տպել:
  • Քինգ, Ռոնալդ: Կլաստերի վերլուծություն և տվյալների հանքարդյունաբերություն. Բոստոն. Mercury Learning and Information, 2014. Տպել:
  • Wang, Halgamuge: Դասակարգում և խմբագրում ՝ գիտելիքների բացահայտման համար: Նյու Յորք. Springer, 2005. տպ.
  • "Պատկերային վարկ. Https://stackoverflow.com/questions/5064928/difference-between-classification-and-clustering-in-data-mining"