Tofauti kuu kati ya kuunganisha na uainishaji ni kwamba nguzo ni mbinu ya kujifunza isiyosimamiwa ambayo huweka matukio sawa kwa misingi ya vipengele ilhali uainishaji ni mbinu ya kujifunza inayosimamiwa ambayo hupeana tagi zilizobainishwa awali kwa matukio kwa misingi ya vipengele.
Ingawa uunganishaji na uainishaji unaonekana kuwa michakato sawa, kuna tofauti kati yake kulingana na maana yake. Katika ulimwengu wa uchimbaji data, kuunganisha na kuainisha ni aina mbili za mbinu za kujifunza. Mbinu hizi zote mbili huainisha vitu katika vikundi kwa kipengele kimoja au zaidi.
Kuunganisha ni nini?
Kuunganisha ni mbinu ya kupanga vitu katika vikundi kwa njia ambayo vipengee vilivyo na vipengele vinavyofanana vinakuja pamoja, na vitu vilivyo na vipengele tofauti hutengana. Ni mbinu ya kawaida ya uchanganuzi wa takwimu za kujifunza kwa mashine na uchimbaji wa data. Uchanganuzi wa data ya uchunguzi na ujumlishaji pia ni eneo linalotumia nguzo.
Kielelezo 01: Kuunganisha
Kuunganisha ni mali ya uchimbaji wa data usiosimamiwa. Sio algorithm moja maalum, lakini ni njia ya jumla ya kutatua kazi. Kwa hiyo, inawezekana kufikia nguzo kwa kutumia algorithms mbalimbali. Mipangilio inayofaa ya algorithm ya nguzo na vigezo hutegemea seti za data za kibinafsi. Sio kazi ya kiotomatiki, lakini ni mchakato unaorudiwa wa ugunduzi. Kwa hiyo, ni muhimu kurekebisha usindikaji wa data na mfano wa parameter mpaka matokeo ya kufikia mali zinazohitajika. K-njia nguzo na nguzo za Hierarkia ni algoriti mbili za kawaida za kuunganisha katika uchimbaji data.
Uainishaji ni nini?
Uainishaji ni mchakato wa uainishaji unaotumia seti ya mafunzo kutambua, kutofautisha na kuelewa vitu. Uainishaji ni mbinu ya kujifunza inayosimamiwa ambapo seti ya mafunzo na uchunguzi uliobainishwa kwa usahihi unapatikana.
Kielelezo 02: Uainishaji
Algoriti inayotekeleza uainishaji ndiyo ya kuainisha ilhali uchunguzi ni mifano. Algoriti ya Jirani ya K-Karibu zaidi na algoriti za mti wa maamuzi ndizo algoriti maarufu za uainishaji katika uchimbaji data.
Kuna tofauti gani kati ya Nguzo na Uainishaji?
Kuunganisha ni kujifunza bila kusimamiwa ilhali Uainishaji ni mbinu ya kujifunza inayosimamiwa. Huweka matukio sawa kwa misingi ya vipengele ilhali uainishaji huweka vitambulisho vilivyoainishwa awali kwa matukio kwa misingi ya vipengele. Kuunganisha kunagawanya seti ya data katika vikundi vidogo ili kupanga matukio na vipengele sawa. Haitumii data iliyo na lebo au seti ya mafunzo. Kwa upande mwingine, panga data mpya kulingana na uchunguzi wa seti ya mafunzo. Seti ya mafunzo imewekwa lebo.
Lengo la kuunganisha ni kupanga seti ya vitu ili kujua kama kuna uhusiano wowote kati yao, ilhali uainishaji unalenga kupata aina gani ya kitu kipya kutoka kwa seti ya madarasa yaliyoainishwa awali.
Muhtasari – Kuunganisha dhidi ya Uainishaji
Kukusanya na kuainisha kunaweza kuonekana kuwa sawa kwa sababu algoriti zote mbili za uchimbaji data hugawanya data iliyowekwa katika vikundi vidogo, lakini ni mbinu mbili tofauti za kujifunza, katika uchimbaji wa data ili kupata taarifa za kuaminika kutoka kwa mkusanyiko wa data ghafi. Tofauti kati ya kuunganisha na kuainisha ni kwamba kuunganisha ni mbinu ya kujifunza isiyosimamiwa ambayo huweka matukio sawa kwa misingi ya vipengele ilhali uainishaji ni mbinu ya kujifunza inayosimamiwa ambayo huweka lebo zilizobainishwa awali kwa matukio kwa misingi ya vipengele.
Kwa Hisani ya Picha:
1.”Cluster-2″ by Cluster-2.gif: hellisp derivative work: (Public Domain) kupitia Wikimedia Commons 2.”Magnetism” na John Aplessed – Kazi yako mwenyewe. (Kikoa cha Umma) kupitia Wikimedia Commons
