क्लस्टरिंग और वर्गीकरण के बीच महत्वपूर्ण अंतर यह है कि क्लस्टरिंग एक अप्रशिक्षित शिक्षण तकनीक है जो सुविधाओं के आधार पर समान उदाहरणों को समूहित करती है जबकि वर्गीकरण एक पर्यवेक्षित शिक्षण तकनीक है जो सुविधाओं के आधार पर उदाहरणों को पूर्वनिर्धारित टैग प्रदान करती है।
यद्यपि क्लस्टरिंग और वर्गीकरण समान प्रक्रियाएं प्रतीत होती हैं, लेकिन उनके अर्थ के आधार पर उनमें अंतर होता है। डेटा माइनिंग की दुनिया में, क्लस्टरिंग और वर्गीकरण दो प्रकार के सीखने के तरीके हैं। ये दोनों विधियां वस्तुओं को एक या अधिक विशेषताओं द्वारा समूहों में चिह्नित करती हैं।
क्लस्टरिंग क्या है?
क्लस्टरिंग वस्तुओं को इस तरह समूहबद्ध करने की एक विधि है कि समान विशेषताओं वाली वस्तुएं एक साथ आती हैं, और भिन्न विशेषताओं वाली वस्तुएं अलग हो जाती हैं। यह मशीन लर्निंग और डेटा माइनिंग के लिए सांख्यिकीय डेटा विश्लेषण के लिए एक सामान्य तकनीक है। खोजपूर्ण डेटा विश्लेषण और सामान्यीकरण भी एक ऐसा क्षेत्र है जो क्लस्टरिंग का उपयोग करता है।
चित्र 01: क्लस्टरिंग
क्लस्टरिंग असुरक्षित डेटा माइनिंग से संबंधित है। यह एक विशिष्ट एल्गोरिथ्म नहीं है, बल्कि यह किसी कार्य को हल करने का एक सामान्य तरीका है। इसलिए, विभिन्न एल्गोरिदम का उपयोग करके क्लस्टरिंग प्राप्त करना संभव है।उपयुक्त क्लस्टर एल्गोरिथ्म और पैरामीटर सेटिंग्स अलग-अलग डेटा सेट पर निर्भर करती हैं। यह एक स्वचालित कार्य नहीं है, बल्कि यह खोज की एक पुनरावृत्त प्रक्रिया है। इसलिए, डेटा प्रोसेसिंग और पैरामीटर मॉडलिंग को तब तक संशोधित करना आवश्यक है जब तक कि परिणाम वांछित गुण प्राप्त न कर ले। K- साधन क्लस्टरिंग और पदानुक्रमित क्लस्टरिंग डेटा माइनिंग में दो सामान्य क्लस्टरिंग एल्गोरिदम हैं।
वर्गीकरण क्या है?
वर्गीकरण एक वर्गीकरण प्रक्रिया है जो वस्तुओं को पहचानने, अंतर करने और समझने के लिए डेटा के प्रशिक्षण सेट का उपयोग करती है। वर्गीकरण एक पर्यवेक्षित शिक्षण तकनीक है जहां एक प्रशिक्षण सेट और सही ढंग से परिभाषित अवलोकन उपलब्ध हैं।
चित्र 02: वर्गीकरण
वर्गीकरण को लागू करने वाला एल्गोरिदम क्लासिफायरियर है जबकि अवलोकन उदाहरण हैं। K-निकटतम पड़ोसी एल्गोरिथ्म और निर्णय ट्री एल्गोरिदम डेटा माइनिंग में सबसे प्रसिद्ध वर्गीकरण एल्गोरिदम हैं।
क्लस्टरिंग और वर्गीकरण में क्या अंतर है?
क्लस्टरिंग पर्यवेक्षित शिक्षण तकनीक है, जबकि वर्गीकरण एक पर्यवेक्षित शिक्षण तकनीक है। यह सुविधाओं के आधार पर समान उदाहरणों को समूहित करता है जबकि वर्गीकरण सुविधाओं के आधार पर उदाहरणों को पूर्वनिर्धारित टैग प्रदान करता है। क्लस्टरिंग समान सुविधाओं वाले उदाहरणों को समूहीकृत करने के लिए डेटासेट को सबसेट में विभाजित करती है। यह लेबल किए गए डेटा या प्रशिक्षण सेट का उपयोग नहीं करता है। दूसरी ओर, प्रशिक्षण सेट की टिप्पणियों के अनुसार नए डेटा को वर्गीकृत करें। प्रशिक्षण सेट को लेबल किया गया है।
क्लस्टरिंग का लक्ष्य वस्तुओं के एक समूह को समूहबद्ध करना है ताकि यह पता लगाया जा सके कि उनके बीच कोई संबंध है या नहीं, जबकि वर्गीकरण का उद्देश्य यह पता लगाना है कि पूर्वनिर्धारित वर्गों के सेट से एक नई वस्तु किस वर्ग की है।
सारांश – क्लस्टरिंग बनाम वर्गीकरण
क्लस्टरिंग और वर्गीकरण समान लग सकता है क्योंकि दोनों डेटा माइनिंग एल्गोरिदम डेटा सेट को सबसेट में विभाजित करते हैं, लेकिन कच्चे डेटा के संग्रह से विश्वसनीय जानकारी प्राप्त करने के लिए डेटा माइनिंग में वे दो अलग-अलग सीखने की तकनीकें हैं। क्लस्टरिंग और वर्गीकरण के बीच का अंतर यह है कि क्लस्टरिंग एक अनुपयोगी शिक्षण तकनीक है जो सुविधाओं के आधार पर समान उदाहरणों को समूहित करती है जबकि वर्गीकरण एक पर्यवेक्षित शिक्षण तकनीक है जो सुविधाओं के आधार पर उदाहरणों को पूर्वनिर्धारित टैग प्रदान करती है।
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