Diferența dintre clustering și clasificare

Tehnicile de clasificare și de clasificare sunt utilizate în învățarea automată, recuperarea informațiilor, investigarea imaginilor și sarcinile aferente.

Aceste două strategii sunt cele două diviziuni principale ale proceselor de procesare a datelor. În lumea analizelor de date, acestea sunt esențiale în gestionarea algoritmilor. Mai exact, ambele procese împart datele în seturi. Această sarcină este foarte relevantă în epoca informațională actuală, deoarece creșterea imensă a datelor asociată cu dezvoltarea trebuie să fie ușor de înțeles.

În special, clusteringul și clasificarea ajută la rezolvarea problemelor globale, cum ar fi criminalitatea, sărăcia și bolile, prin intermediul științei datelor.

Ce este gruparea?

Practic, gruparea implică gruparea datelor cu privire la asemănările lor. Se preocupă în primul rând cu măsurile de distanță și algoritmii de grupare care calculează diferența dintre date și le împart în mod sistematic.

De exemplu, elevii cu stiluri de învățare similare sunt grupați împreună și sunt învățați separat de cei cu abordări diferite de învățare. În procesul de extracție a datelor, gruparea este cel mai frecvent denumită "tehnică de învățare nesupravegheată" deoarece gruparea se bazează pe o caracteristică naturală sau inerentă.

Se aplică în mai multe domenii științifice, cum ar fi tehnologia informației, biologia, criminologia și medicina.

Caracteristicile grupării:

• Nu există o definiție exactă

Clustering-ul nu are o definiție precisă, de aceea există algoritmi de grupare sau modele de cluster. Aproximativ, cele două tipuri de grupări sunt grele și moi. Gruparea clară se referă la etichetarea unui obiect ca pur și simplu aparținând unui cluster sau nu. În contrast, gruparea moale sau gruparea fuzzy specifică gradul în care aparține unui anumit grup.

• Dificil de evaluat

Validarea sau evaluarea rezultatelor obținute din analizele de grupare este adesea dificil de determinat datorită inexactității sale inerente.

• nesupravegheată

Deoarece este o strategie de învățare nesupravegheată, analiza se bazează doar pe trăsăturile actuale; astfel, nu este necesară o reglementare strictă.

Ce este Clasificarea?

Clasificarea implică atribuirea de etichete situațiilor sau claselor existente; prin urmare, termenul "clasificare". De exemplu, elevii care prezintă anumite caracteristici de învățare sunt clasificați ca cursanți vizuale.

Clasificarea este, de asemenea, cunoscută sub numele de "tehnică de învățare supravegheată" în care mașinile învață din date deja etichetate sau clasificate. Este foarte aplicabil în recunoașterea modelelor, în statistici și în biometri.

Caracteristicile clasificării

• Utilizează un "clasificator"

Pentru a analiza datele, un clasificator este un algoritm definit care concretizează o informație într-o anumită clasă. De exemplu, un algoritm de clasificare ar instrui un model pentru a identifica dacă o anumită celulă este malignă sau benignă.

• Evaluată prin valori comune

Calitatea unei analize de clasificare este adesea evaluată prin precizie și rechemare, care sunt proceduri metrice populare. Un clasificator este evaluat în ceea ce privește precizia și sensibilitatea acestuia în identificarea rezultatelor.

• supravegheat

Clasificarea este o tehnică de învățare supravegheată, deoarece atribuie identități determinate anterior pe baza unor caracteristici comparabile. Se deduce o funcție dintr-un set de antrenament etichetat.

Diferențele dintre gruparea și clasificarea

1. Supraveghere

Principala diferență constă în faptul că gruparea este nesupravegheată și este considerată "auto-învățare", în timp ce clasificarea este supravegheată deoarece depinde de etichetele predefinite.

2. Utilizarea setului de antrenament

Clustering-ul nu utilizează în mod ciudat seturi de instruire, care sunt grupuri de cazuri folosite pentru generarea grupărilor, în timp ce clasificarea necesită în mod imperativ seturi de formare pentru a identifica caracteristici similare.

3. etichetarea

Clustering funcționează cu date neetichetate, deoarece nu necesită instruire. Pe de altă parte, clasificarea se referă atât la datele neetichetate, cât și la cele etichetate în procesele sale.

4. Poartă

Clustering grupa obiecte cu scopul de a restrânge relațiile, precum și de a învăța informații noi din modele ascunse, în timp ce clasificarea încearcă să determine ce grup explicit include un anumit obiect.

5. Specifics

În timp ce clasificarea nu specifică ce trebuie învățat, clustering-ul specifică îmbunătățirea necesară, deoarece evidențiază diferențele luând în considerare asemănările dintre date.

6. faze

În general, gruparea constă doar într-o singură fază (grupare), în timp ce clasificarea are două etape, formarea (modelul învață din setul de date de antrenament) și testarea (se prevede clasa țintă).

7. Condiții de frontieră

Determinarea condițiilor limită este foarte importantă în procesul de clasificare în comparație cu gruparea. De exemplu, cunoașterea intervalului procentual de "scăzut" în comparație cu "moderat" și "înalt" este necesar pentru stabilirea clasificării.

8. prezicere

În comparație cu gruparea, clasificarea este mai implicată în predicție, deoarece vizează în special identificarea clasei țintă. De exemplu, aceasta poate fi aplicată în "detectarea punctelor cheie ale feței", deoarece poate fi folosită pentru a prezice dacă un anumit martor minte sau nu.

9. Complexitate

Deoarece clasificarea constă în mai multe etape, se ocupă de predicție și implică grade sau nivele, natura sa este mult mai complicată în comparație cu gruparea care se ocupă în principal de gruparea atributelor similare.

10. Numărul de algoritmi probabili

Algoritmii de clasificare sunt în principal liniare și neliniare, în timp ce clasificarea constă în mai multe instrumente algoritmice, cum ar fi clasificatorii liniare, rețelele neuronale, estimarea kernelului, arborii de decizie și mașinile vectoriale de suport.

Clustering vs. Classification: Tabelul care compară diferența dintre clustering și clasificare

clustering	Clasificare
Datele neautorizate	Date supravegheate
Nu este foarte valoros seturi de antrenament	Are seturi de formare cu valoare înaltă
Funcționează exclusiv cu date neetichetate	Implică atât datele neetichetate, cât și cele etichetate
Scopul este de a identifica asemănările dintre date	Scopul este de a verifica locul în care aparține un datum
Specifică modificările necesare	Nu specifică îmbunătățirile necesare
Are o singură fază	Are două faze
Determinarea condițiilor limită nu este de o importanță capitală	Identificarea condițiilor limită este esențială pentru executarea fazelor
În general, nu se ocupă de predicție	Se ocupă cu predicția
Foloseste in principal doi algoritmi	Are un număr de algoritmi probabili de folosit
Procesul este mai puțin complex	Procesul este mai complex

Rezumat privind gruparea și clasificarea

• Ambele analize de clasificare și clasificare sunt utilizate în procesele de extragere a datelor.
• Aceste tehnici sunt aplicate într-o multitudine de științe care sunt esențiale în rezolvarea problemelor globale.
• În mare parte, gruparea se ocupă de date nesupravegheate; astfel, fără etichetare, în timp ce clasificarea funcționează cu date supravegheate; astfel, etichetate. Acesta este unul dintre motivele majore pentru care gruparea nu are nevoie de seturi de formare în timp ce clasificarea face.
• Există mai mulți algoritmi asociați cu clasificarea în comparație cu gruparea.
• Clustering încearcă să verifice modul în care datele sunt similare sau diferite între ele, în timp ce clasificarea se concentrează asupra determinării "claselor" sau a grupurilor de date. Acest lucru face ca procesul de grupare să fie mai concentrat asupra condițiilor de graniță, iar analiza de clasificare mai complicată în sensul că implică mai multe etape.