分类和数据挖掘。区别？

Question

在过去的8到10年中，我一直在机器学习和模式识别领域工作。我将其用于图像分类和识别。最近，我开始学习一些数据挖掘。数据挖掘与分类有多少关系？或者我可以作为具有图像分类经验的人来从事数据挖掘工作？

Answer 1

数据挖掘是计算机科学中的重要研究领域。这是确定的计算过程 大数据中的模式。图像挖掘是数据挖掘中的重要技术之一，涉及多种 学科。

图像挖掘吸引了统计，数据库，模式识别，机器学习和软件方面的基本道德 计算。数据挖掘技术允许使用数据库。图像挖掘正在兴起 计算机科学的研究领域，因为越来越多的数据表明了新的 应用程序。例如，使用高分辨率卫星图像可以观察微小的物体。

图像挖掘有两个最重要的主题。第一个是从大图像数据中挖掘有价值的信息 集合，第二个集合结合了与图像数据关联的大量图像。图片 挖掘算法包含以下一些步骤，即。特征提取，对象识别，记录创建 和关联规则。

  

参考图像分类数据挖掘算法的比较研究P Thamilselvana，J。G. R. Sathiaseelan博士

Answer 2

分类是数据挖掘中使用的许多机器学习技术之一。但是通常，您只需要使用更精确的“机器学习”类别进行分类。 数据挖掘是探索性的方面-您想了解数据。这可能意味着要学会预测，但主要是要了解可以预测的内容（不能预测什么）和如何（具有哪些特征等）。 在许多情况下，分类以某种我不包括在数据挖掘中的方式使用。如果您只是想将图像识别为汽车还是不将其识别为汽车（但不在乎“为什么”），则可能不是数据挖掘。