Ang pangunahing pagkakaiba sa pagitan ng clustering at classification ay ang clustering ay isang hindi pinangangasiwaang diskarte sa pag-aaral na nagpapangkat-pangkat ng mga katulad na instance batay sa mga feature samantalang ang classification ay isang pinangangasiwaang diskarte sa pag-aaral na nagtatalaga ng mga paunang natukoy na tag sa mga instance batay sa mga feature.
Kahit na ang clustering at pag-uuri ay mukhang magkatulad na proseso, may pagkakaiba sa pagitan ng mga ito batay sa kanilang kahulugan. Sa mundo ng data mining, ang clustering at classification ay dalawang uri ng mga paraan ng pag-aaral. Ang parehong mga pamamaraang ito ay naglalarawan ng mga bagay sa mga pangkat sa pamamagitan ng isa o higit pang mga tampok.
Ano ang Clustering?
Ang Clustering ay isang paraan ng pagpapangkat ng mga bagay sa paraang magkakasama ang mga bagay na may magkakatulad na feature, at naghihiwalay ang mga bagay na may magkakaibang feature. Ito ay isang karaniwang pamamaraan para sa pagtatasa ng istatistikal na data para sa machine learning at data mining. Ang pagsusuri at paglalahat ng data ng pagtuklas ay isa ring bahagi na gumagamit ng clustering.
Figure 01: Clustering
Ang Clustering ay nabibilang sa unsupervised data mining. Ito ay hindi isang solong partikular na algorithm, ngunit ito ay isang pangkalahatang paraan upang malutas ang isang gawain. Samakatuwid, posible na makamit ang clustering gamit ang iba't ibang mga algorithm. Ang naaangkop na cluster algorithm at mga setting ng parameter ay nakasalalay sa mga indibidwal na set ng data. Ito ay hindi isang awtomatikong gawain, ngunit ito ay isang umuulit na proseso ng pagtuklas. Samakatuwid, kinakailangang baguhin ang pagpoproseso ng data at pagmomodelo ng parameter hanggang sa makuha ng resulta ang ninanais na mga katangian. Ang K-means clustering at Hierarchical clustering ay dalawang karaniwang clustering algorithm sa data mining.
Ano ang Classification?
Ang Classification ay isang proseso ng pagkakategorya na gumagamit ng training set ng data upang makilala, makilala, at maunawaan ang mga bagay. Ang pag-uuri ay isang pinangangasiwaang diskarte sa pag-aaral kung saan may available na hanay ng pagsasanay at tamang tinukoy na mga obserbasyon.
Figure 02: Klasipikasyon
Ang algorithm na nagpapatupad ng klasipikasyon ay ang classifier samantalang ang mga obserbasyon ay ang mga instance. Ang K-Nearest Neighbor algorithm at decision tree algorithm ay ang pinakasikat na classification algorithm sa data mining.
Ano ang Pagkakaiba sa pagitan ng Clustering at Classification?
Ang Clustering ay unsupervised learning habang ang Classification ay isang supervised learning technique. Pinagpangkat nito ang magkatulad na mga instance batay sa mga feature samantalang ang klasipikasyon ay nagtatalaga ng mga paunang natukoy na tag sa mga instance batay sa mga feature. Hinahati ng pag-cluster ang dataset sa mga subset para pagpangkatin ang mga instance na may mga katulad na feature. Hindi ito gumagamit ng may label na data o isang set ng pagsasanay. Sa kabilang banda, ikategorya ang bagong data ayon sa mga obserbasyon ng set ng pagsasanay. May label ang training set.
Ang layunin ng clustering ay pagpangkatin ang isang hanay ng mga bagay upang malaman kung mayroong anumang kaugnayan sa pagitan ng mga ito, samantalang ang pag-uuri ay naglalayong mahanap kung saang klase kabilang ang isang bagong bagay mula sa hanay ng mga paunang natukoy na klase.
Buod – Clustering vs Classification
Maaaring magkatulad ang pag-cluster at pag-uuri dahil hinahati ng parehong data mining algorithm ang set ng data sa mga subset, ngunit dalawang magkaibang diskarte sa pag-aaral ang mga ito, sa data mining para makakuha ng maaasahang impormasyon mula sa isang koleksyon ng raw data. Ang pagkakaiba sa pagitan ng clustering at classification ay ang clustering ay isang hindi pinangangasiwaang diskarte sa pag-aaral na nagpapangkat ng magkatulad na mga instance batay sa mga feature samantalang ang classification ay isang pinangangasiwaang diskarte sa pag-aaral na nagtatalaga ng mga paunang natukoy na tag sa mga instance batay sa mga feature.
Image Courtesy:
1.”Cluster-2″ ni Cluster-2.gif: hellisp derivative work: (Public Domain) sa pamamagitan ng Wikimedia Commons 2.”Magnetism” ni John Aplessed – Sariling gawa. (Public Domain) sa pamamagitan ng Wikimedia Commons
