La diferencia clave entre agrupamiento y clasificación es que el agrupamiento es una técnica de aprendizaje no supervisada que agrupa instancias similares en función de las características, mientras que la clasificación es una técnica de aprendizaje supervisado que asigna etiquetas predefinidas a las instancias en función de las características.
Aunque el agrupamiento y la clasificación parecen ser procesos similares, existe una diferencia entre ellos en función de su significado. En el mundo de la minería de datos, la agrupación y la clasificación son dos tipos de métodos de aprendizaje. Ambos métodos caracterizan los objetos en grupos por una o más características.
CONTENIDO
1. Descripción general y diferencia clave
2. Qué es la agrupación
3. Qué es la clasificación
4. Comparación lado a lado: agrupación frente a clasificación en forma tabular
5. Resumen
¿Qué es la agrupación en clústeres?
La agrupación en clústeres es un método de agrupar objetos de tal manera que los objetos con características similares se unen y los objetos con características diferentes se separan. Es una técnica común para el análisis de datos estadísticos para el aprendizaje automático y la minería de datos. El análisis y la generalización de datos exploratorios también es un área que utiliza la agrupación.
Figura 01: Agrupación
La agrupación en clústeres pertenece a la minería de datos no supervisada. No es un algoritmo único específico, sino un método general para resolver una tarea. Por lo tanto, es posible lograr la agrupación mediante varios algoritmos. El algoritmo de agrupación apropiado y la configuración de parámetros dependen de los conjuntos de datos individuales. No es una tarea automática, pero es un proceso iterativo de descubrimiento. Por lo tanto, es necesario modificar el procesamiento de datos y el modelado de parámetros hasta que el resultado alcance las propiedades deseadas. La agrupación en clústeres K-means y la agrupación jerárquica son dos algoritmos de agrupación en clústeres comunes en la minería de datos.
¿Qué es la clasificación?
La clasificación es un proceso de categorización que utiliza un conjunto de datos de entrenamiento para reconocer, diferenciar y comprender objetos. La clasificación es una técnica de aprendizaje supervisado en la que se dispone de un conjunto de entrenamiento y observaciones correctamente definidas.
Figura 02: Clasificación
El algoritmo que implementa la clasificación es el clasificador, mientras que las observaciones son las instancias. El algoritmo de árbol de decisión y el algoritmo de K-Nemost Neighbor son los algoritmos de clasificación más famosos en minería de datos.
¿Cuál es la diferencia entre agrupamiento y clasificación?
La agrupación es un aprendizaje no supervisado, mientras que la clasificación es una técnica de aprendizaje supervisado. Agrupa instancias similares en función de las características, mientras que la clasificación asigna etiquetas predefinidas a las instancias en función de las características. La agrupación divide el conjunto de datos en subconjuntos para agrupar las instancias con características similares. No utiliza datos etiquetados ni un conjunto de entrenamiento. Por otro lado, categorice los nuevos datos de acuerdo con las observaciones del conjunto de entrenamiento. El conjunto de entrenamiento está etiquetado.
El objetivo de la agrupación en clústeres es agrupar un conjunto de objetos para averiguar si existe alguna relación entre ellos, mientras que la clasificación tiene como objetivo encontrar a qué clase pertenece un nuevo objeto del conjunto de clases predefinidas.
Resumen: agrupación frente a clasificación
El agrupamiento y la clasificación pueden parecer similares porque ambos algoritmos de minería de datos dividen el conjunto de datos en subconjuntos, pero son dos técnicas de aprendizaje diferentes en minería de datos para obtener información confiable de una colección de datos sin procesar. La diferencia entre agrupamiento y clasificación es que el agrupamiento es una técnica de aprendizaje no supervisada que agrupa instancias similares sobre la base de características, mientras que la clasificación es una técnica de aprendizaje supervisado que asigna etiquetas predefinidas a instancias sobre la base de características.
Imagen de cortesía:
1.”Cluster-2 ″ por Cluster-2.gif: trabajo derivado de hellisp: (Dominio público) a través de Wikimedia Commons 2.” Magnetismo”por John Aplessed - Trabajo propio. (Dominio público) a través de Wikimedia Commons
