Кластерлеу мен классификацияның негізгі айырмашылығы мынада: кластерлеу мүмкіндіктері негізінде ұқсас даналарды топтастыратын бақыланбайтын оқыту әдісі, ал жіктеу - мүмкіндіктер негізінде даналарға алдын ала анықталған тегтерді тағайындайтын бақыланатын оқыту әдісі.
Кластерлеу мен жіктеу ұқсас процестер болып көрінгенімен, олардың мағынасына қарай олардың арасында айырмашылық бар. Деректерді өндіру әлемінде кластерлеу және жіктеу оқыту әдістерінің екі түрі болып табылады. Бұл екі әдіс нысандарды бір немесе бірнеше мүмкіндіктер арқылы топтарға сипаттайды.
Кластерлеу дегеніміз не?
Кластерлеу - ұқсас белгілері бар нысандар біріктірілетіндей және ұқсас емес нысандар бір-бірінен шығатындай етіп объектілерді топтау әдісі. Бұл машиналық оқыту және деректерді өндіру үшін статистикалық деректерді талдаудың кең таралған әдісі. Зерттеу деректерін талдау және жалпылау да кластерлеуді қолданатын сала болып табылады.
01-сурет: Кластерлеу
Кластерлеу бақыланбайтын деректерді өңдеуге жатады. Бұл бір ғана нақты алгоритм емес, бірақ тапсырманы шешудің жалпы әдісі. Сондықтан әртүрлі алгоритмдерді қолдана отырып, кластерлеуге қол жеткізуге болады. Сәйкес кластер алгоритмі және параметр параметрлері жеке деректер жиындарына байланысты. Бұл автоматты тапсырма емес, қайталанатын ашу процесі. Сондықтан нәтиже қажетті қасиеттерге жеткенше деректерді өңдеуді және параметрлерді модельдеуді өзгерту қажет. K-кластерлеуді білдіреді және иерархиялық кластерлеу деректерді өндірудегі екі жалпы кластерлеу алгоритмі болып табылады.
Жіктеу дегеніміз не?
Жіктеу – нысандарды тану, саралау және түсіну үшін деректердің жаттығу жиынын пайдаланатын санаттау процесі. Классификация - жаттығулар жиынтығы және дұрыс анықталған бақылаулар қолжетімді бақыланатын оқыту әдісі.
02-сурет: классификация
Жіктеуді жүзеге асыратын алгоритм классификатор, ал бақылаулар даналар болып табылады. K-Nearest Neighbor алгоритмі және шешім ағашының алгоритмдері деректерді өндірудегі ең танымал жіктеу алгоритмдері болып табылады.
Кластерлеу мен классификацияның айырмашылығы неде?
Кластер - бақылаусыз оқыту, ал классификация - бақыланатын оқыту әдісі. Ол мүмкіндіктер негізінде ұқсас даналарды топтайды, ал классификация мүмкіндіктер негізінде даналарға алдын ала анықталған тегтерді тағайындайды. Кластерлеу ұқсас мүмкіндіктері бар даналарды топтау үшін деректер жиынын ішкі жиындарға бөледі. Ол белгіленген деректерді немесе оқу жинағын пайдаланбайды. Екінші жағынан, жаңа деректерді оқу жиынындағы бақылауларға сәйкес санаттаңыз. Жаттығу жинағы белгіленген.
Кластерлеудің мақсаты олардың арасында қандай да бір қатынастың бар-жоғын анықтау үшін объектілер жинағын топтау болса, ал жіктеу алдын ала анықталған сыныптар жиынынан жаңа нысанның қай сыныпқа жататынын анықтауға бағытталған.
Қорытынды – Кластерлеу және жіктеу
Кластерлеу және жіктеу ұқсас болып көрінуі мүмкін, себебі деректерді іздеу алгоритмдері де деректер жинағын ішкі жиындарға бөледі, бірақ олар бастапқы деректер жинағынан сенімді ақпарат алу үшін деректерді өндіруде екі түрлі оқыту әдісі болып табылады. Кластерлеу мен жіктеудің айырмашылығы мынада: кластерлеу - ұқсас даналарды мүмкіндіктер негізінде топтайтын бақыланбайтын оқыту әдісі, ал жіктеу - мүмкіндіктер негізінде даналарға алдын ала анықталған тегтерді тағайындайтын бақыланатын оқыту әдісі.
Сурет сыйлығы:
1.”Cluster-2″ Cluster-2.gif: hellisp туынды жұмысы: (Қоғамдық домен) Wikimedia Commons 2 арқылы. “Магнитизм” Джон Аплесед – Жеке жұмыс. (Қоғамдық домен) Wikimedia Commons арқылы
