A principal diferença entre agrupamento e classificação é que o agrupamento é uma técnica de aprendizado não supervisionado que agrupa instâncias semelhantes com base em recursos, enquanto a classificação é uma técnica de aprendizado supervisionado que atribui tags predefinidas a instâncias com base em recursos.
Embora agrupamento e classificação pareçam ser processos semelhantes, há uma diferença entre eles com base em seu significado. No mundo da mineração de dados, agrupamento e classificação são dois tipos de métodos de aprendizado. Ambos os métodos caracterizam objetos em grupos por um ou mais recursos.
O que é Clustering?
Clustering é um método de agrupamento de objetos de tal forma que objetos com características semelhantes se unem e objetos com características diferentes se separam. É uma técnica comum para análise de dados estatísticos para aprendizado de máquina e mineração de dados. A análise e generalização exploratória de dados também é uma área que usa clustering.
Figura 01: Clustering
Clustering pertence à mineração de dados não supervisionada. Não é um único algoritmo específico, mas é um método geral para resolver uma tarefa. Portanto, é possível obter clustering usando vários algoritmos. O algoritmo de cluster apropriado e as configurações de parâmetro dependem dos conjuntos de dados individuais. Não é uma tarefa automática, mas é um processo iterativo de descoberta. Portanto, é necessário modificar o processamento de dados e a modelagem de parâmetros até que o resultado atinja as propriedades desejadas. O agrupamento K-means e o agrupamento hierárquico são dois algoritmos de agrupamento comuns na mineração de dados.
O que é Classificação?
Classificação é um processo de categorização que usa um conjunto de dados de treinamento para reconhecer, diferenciar e entender objetos. A classificação é uma técnica de aprendizado supervisionado em que um conjunto de treinamento e observações definidas corretamente estão disponíveis.
Figura 02: Classificação
O algoritmo que implementa a classificação é o classificador enquanto as observações são as instâncias. O algoritmo K-Nearest Neighbor e os algoritmos de árvore de decisão são os algoritmos de classificação mais famosos em mineração de dados.
Qual é a diferença entre agrupamento e classificação?
Agrupamento é aprendizado não supervisionado enquanto Classificação é uma técnica de aprendizado supervisionado. Ele agrupa instâncias semelhantes com base em recursos, enquanto a classificação atribui tags predefinidas a instâncias com base em recursos. O clustering divide o conjunto de dados em subconjuntos para agrupar as instâncias com recursos semelhantes. Ele não usa dados rotulados ou um conjunto de treinamento. Por outro lado, categorize os novos dados de acordo com as observações do conjunto de treinamento. O conjunto de treinamento é rotulado.
O objetivo do agrupamento é agrupar um conjunto de objetos para descobrir se existe alguma relação entre eles, enquanto a classificação visa descobrir a qual classe um novo objeto pertence a partir do conjunto de classes predefinidas.
Resumo – Agrupamento vs Classificação
Agrupamento e classificação podem parecer semelhantes porque ambos os algoritmos de mineração de dados dividem o conjunto de dados em subconjuntos, mas são duas técnicas de aprendizado diferentes, em mineração de dados para obter informações confiáveis de uma coleção de dados brutos. A diferença entre agrupamento e classificação é que agrupamento é uma técnica de aprendizado não supervisionado que agrupa instâncias semelhantes com base em recursos, enquanto a classificação é uma técnica de aprendizado supervisionado que atribui tags predefinidas a instâncias com base em recursos.
Imagem cortesia:
1.”Cluster-2″ por Cluster-2.gif: trabalho derivado hellisp: (Domínio Público) via Wikimedia Commons 2.”Magnetismo” por John Aplessed – Trabalho próprio. (Domínio Público) via Wikimedia Commons
