La diferencia clave entre el agrupamiento y la clasificación es que el agrupamiento es una técnica de aprendizaje no supervisada que agrupa instancias similares en función de características, mientras que la clasificación es una técnica de aprendizaje supervisado que asigna etiquetas predefinidas a instancias en función de 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, el agrupamiento y la clasificación son dos tipos de métodos de aprendizaje. Ambos métodos caracterizan los objetos en grupos por una o más características.
¿Qué es la agrupación en clústeres?
La agrupación en clústeres es un método para agrupar objetos de tal manera que los objetos con características similares se juntan 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 el agrupamiento.
Figura 01: Agrupación
Clustering pertenece a la minería de datos no supervisada. No es un único algoritmo específico, sino que es un método general para resolver una tarea. Por lo tanto, es posible lograr la agrupación utilizando varios algoritmos. El algoritmo de clúster adecuado y la configuración de los parámetros dependen de los conjuntos de datos individuales. No es una tarea automática, sino 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. El agrupamiento de K-means y el agrupamiento jerárquico son dos algoritmos de agrupamiento 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 K-Nearest Neighbor y los algoritmos de árbol de decisión son los algoritmos de clasificación más famosos en la minería de datos.
¿Cuál es la diferencia entre agrupación y clasificación?
La agrupación en clústeres 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 en clúster 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, categorizar los nuevos datos según las observaciones del conjunto de entrenamiento. El conjunto de entrenamiento está etiquetado.
El objetivo del agrupamiento es agrupar un conjunto de objetos para encontrar 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: agrupamiento frente a clasificación
La agrupación 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 el agrupamiento y la 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 supervisada que asigna etiquetas predefinidas a las instancias en función de las características.
Imagen cortesía:
1.”Cluster-2″ por Cluster-2.gif: trabajo derivado de hellisp: (Dominio público) a través de Wikimedia Commons 2.”Magnetism” por John Aplessed – Trabajo propio. (Dominio público) a través de Wikimedia Commons
