Diferencia entre agrupación y clasificación
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los diferencia clave entre agrupamiento y clasificación es que la agrupación en clúster 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. Resumen y diferencia clave
2. ¿Qué es la agrupación
3. Que es clasificacion
4. Comparación lado a lado: agrupación frente a clasificación en forma tabular
5. Resumen
¿Qué es la agrupación?
La agrupación en clúster es un método para 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 de datos exploratorios y la generalización también es un área que utiliza agrupamiento.
Figura 01: Agrupación
La agrupación en clúster pertenece a la minería de datos no supervisada. No es un solo algoritmo específico, pero es un método general para resolver una tarea. Por lo tanto, es posible lograr la agrupación usando 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 logre las propiedades deseadas. K-significa la agrupación en clúster y la agrupación jerárquica son dos algoritmos comunes de agrupación en clusters.
Que es clasificacion?
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 capacitación 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 K-Nearest Neighbor y los algoritmos de árbol de decisión son los algoritmos de clasificación más famosos en minería de datos.
¿Cuál es la diferencia entre agrupación 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 o un conjunto de entrenamiento. Por otro lado, categorice los nuevos datos de acuerdo con las observaciones del conjunto de capacitación. El conjunto de entrenamiento está etiquetado..
El objetivo de la agrupación en clústeres es agrupar un conjunto de objetos para determinar 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 - Clustering vs 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 la minería de datos para obtener información confiable de una colección de datos sin procesar. La diferencia entre agrupación y clasificación es que la agrupación 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.
