Summary  
This chapter explains how classification and clustering differ in their learning types, input data labels, goals, and outputs, with classification assigning known labels to data points and clustering discovering groupings in unlabeled data.

General domain of usage  
Spam detection

**Klusterointi** ja **luokittelu** ovat erilaisia koneoppimistekniikoita, joilla on eri tavoitteet.

**Luokittelu** tarkoittaa lajittelua ennalta määriteltyihin kategorioihin (kuten postin lajittelu valmiiksi nimettyihin laatikoihin). **Klusterointi** puolestaan tarkoittaa kategorioiden löytämistä (kuten ryhmien tunnistamista lajittelemattomasta postista).

Luokittelua käytetään yleisesti esimerkiksi **roskapostin tunnistuksessa** tai **kuvantunnistuksessa**, joissa kategoriat ovat ennalta määriteltyjä. Klusterointia taas käytetään tilanteissa kuten **asiakassegmentoinnissa** tai **aiheiden löytämisessä dokumenttikokoelmasta**, joissa tavoitteena on paljastaa piileviä rakenteita tai ryhmiä.

Yhteenvetona: luokittelu ennustaa **tunnettuja kategorioita**, kun taas klusterointi auttaa löytämään **tuntemattomia ryhmiä**. Valinta näiden kahden välillä riippuu datan luonteesta ja ratkaistavasta ongelmasta.

Mikä seuraavista parhaiten korostaa luokittelun ja klusteroinnin eroa?

Tutustu piilevien rakenteiden tunnistamiseen ohjaamattoman oppimisen avulla. Hallitse keskeisimmät klusterointialgoritmit, kuten K-Means, hierarkkinen klusterointi, DBSCAN ja Gaussin seosmallit. Opettele arvioimaan klusteroinnin laatua WSS- ja Silhouette-mittareilla, käsittelemään erilaisia etäisyysmittareita sekä toteuttamaan kestäviä ratkaisuja aidoilla aineistoilla. Kehitä osaamista asiakassegmentoinnissa ja rakenteiden löytämisessä merkitsemättömästä datasta Scikit-learnin avulla.

Klusterointi vs Luokittelu

Klusterointi vs Luokittelu