Razlika između klasteriranja i klasifikacije

Tehnike grupiranja i klasifikacije koriste se u strojnom učenju, pronalaženju informacija, istraživanju slike i sličnim zadacima.

Te su dvije strategije dvije glavne podjele procesa iskopavanja podataka. U svijetu analize podataka one su ključne u upravljanju algoritmima. Oba ova procesa dijele podatke na skupove. Ovaj je zadatak vrlo važan u današnjem informacijskom dobu jer je ogroman porast podataka zajedno s razvojem potrebno prikladno olakšati.

Značajno je da grupiranje i razvrstavanje pomažu u rješavanju globalnih pitanja poput kriminala, siromaštva i bolesti putem znanosti podataka.

Što je klasteriranje?

U osnovi, klasteriranje uključuje grupiranje podataka s obzirom na njihove sličnosti. Prvenstveno se odnosi na mjere udaljenosti i algoritme grupiranja koji izračunavaju razliku između podataka i sistematično ih dijele.

Na primjer, učenici sa sličnim stilovima učenja grupiraju se zajedno i podučavaju ih odvojeno od onih s različitim pristupima učenju. U iskopi podataka klasteriranje se najčešće naziva "tehnikom učenja bez nadzora", jer se grupiranje temelji na prirodnoj ili prirođenoj karakteristici.

Primjenjuje se u nekoliko znanstvenih područja poput informacijske tehnologije, biologije, kriminologije i medicine.

Karakteristike klasteriranja:

• Nema točne definicije

Klasteriranje nema preciznu definiciju zbog čega postoje razni algoritmi klastera ili modeli klastera. Grubo govoreći, dvije vrste grupiranja su tvrde i mekane. Tvrdo klasteriranje se odnosi na označavanje objekta kao da jednostavno pripada klasteru ili ne. Suprotno tome, meko grupiranje ili nejasno grupiranje određuje stupanj pripadnosti određenoj grupi.

• Teško je procijeniti

Validaciju ili procjenu rezultata iz klasteričke analize često je teško utvrditi zbog inherentne nepreciznosti.

• bez nadzora

Kako se radi o nenadziranoj strategiji učenja, analiza se temelji samo na trenutnim značajkama; stoga nije potrebna stroga regulacija.

Što je klasifikacija?

Klasifikacija podrazumijeva dodjeljivanje oznaka postojećim situacijama ili klasama; otuda i pojam „klasifikacija“. Na primjer, učenici koji pokazuju određene karakteristike učenja klasificiraju se kao vizualni učenici.

Klasifikacija je poznata i kao „nadzirana tehnika učenja” u kojoj strojevi uče iz već označenih ili klasificiranih podataka. Vrlo je primjenjiv u prepoznavanju uzoraka, statistici i biometriji.

Karakteristike klasifikacije

• Koristi "klasifikator"

Da bi se analizirali podaci, klasifikator je definirani algoritam koji konkretno mapira podatke u određenu klasu. Na primjer, algoritam za klasifikaciju obučio bi model da identificira je li određena stanica zloćudna ili benigna.

• Procjenjuje se pomoću uobičajenih mjernih podataka

Kvaliteta klasifikacijske analize često se ocjenjuje preciznošću i prisjećanjem koji su popularni metrički postupci. Klasifikator se procjenjuje u pogledu njegove točnosti i osjetljivosti u prepoznavanju izlaza.

• Pod nadzorom

Klasifikacija je nadzirana tehnika učenja jer dodjeljuje prethodno utvrđene identitete na temelju usporedivih značajki. Odvodi funkciju iz označenog seta za trening.

Razlike između klasteriranja i klasifikacije

1. Nadzor

Glavna razlika je u tome što je klasteriranje bez nadzora i smatra se "samo-učenjem", dok je klasificiranje nadzirano jer ovisi o unaprijed definiranim oznakama.

2. Upotreba skupa za trening

Klasteriranje ne upotrebljava nagonski setove treninga, što su skupine slučajeva koje se koriste za stvaranje grupacija, dok je za klasificiranje nužno potrebna skupina za obuku da bi se identificirale slične značajke.

3. označavanje

Klasteriranje radi s neobilježenim podacima jer mu nije potrebna obuka. S druge strane, klasifikacija se bavi i neobilježenim i označenim podacima u svojim postupcima.

4. Cilj

Grupiranje skupina objekata s ciljem sužavanja odnosa kao i učenja novih informacija iz skrivenih obrazaca dok klasifikacija nastoji odrediti kojoj eksplicitnoj grupi pripada određeni objekt.

5. specifičnosti

Iako klasifikacija ne određuje što treba naučiti, klasteriranje specificira potrebno poboljšanje jer ukazuje na razlike uzimajući u obzir sličnosti podataka.

6. faze

Općenito, klasteriranje se sastoji samo od jedne faze (grupiranja) dok klasifikacija ima dvije faze, obuku (model se uči iz skupa podataka o treningu) i testiranje (predviđa se ciljna klasa).

7. Granični uvjeti

Određivanje graničnih uvjeta vrlo je važno u postupku klasifikacije u odnosu na klasteriranje. Na primjer, poznavanje postotka raspona "nizak" u usporedbi s "umjerenim" i "visokim" potrebno je za uspostavljanje klasifikacije.

8. proricanje

U usporedbi s klasteriranjem, klasifikacija je više uključena u predviđanja jer posebno ima za cilj ciljne klase identiteta. Na primjer, ovo se može primijeniti u "otkrivanju ključnih točaka na licu" jer se može koristiti za predviđanje da li neki svjedok laže ili ne.

9. Složenost

Budući da se klasifikacija sastoji od više faza, bavi se predviđanjem i uključuje stupnjeve ili razine, njegova je priroda složenija u usporedbi s grupiranjem koje se uglavnom odnosi na grupiranje sličnih atributa.

10. Broj vjerojatnih algoritama

Algoritmi klasteriranja su uglavnom linearni i nelinearni dok se klasifikacija sastoji od više algoritamskih alata kao što su linearni klasifikatori, neuronske mreže, procjena jezgre, stabla odluka i strojevi vektora podrške.

Klasteriranje prema klasifikaciji: Tablica koja uspoređuje razliku između klasteriranja i klasifikacije

grupiranje	Klasifikacija
Podaci bez nadzora	Nadzirani podaci
Ne vrednuje skupove treninga	Odgovara li visoko vrijedan trening
Radi isključivo s neobilježenim podacima	Sadrži i neobilježene i označene podatke
Cilj je utvrditi sličnosti među podacima	Namjerava provjeriti gdje nekom datumu pripada
Određuje potrebnu promjenu	Ne određuje potrebno poboljšanje
Ima jednu fazu	Ima dvije faze
Određivanje graničnih uvjeta nije najvažnije	Utvrđivanje graničnih uvjeta ključno je za izvršavanje faza
Uglavnom se ne bavi predviđanjem	Bavi se predviđanjem
Uglavnom koristi dva algoritma	Ima nekoliko vjerojatnih algoritama za upotrebu
Proces je manje složen	Proces je složeniji

Sažetak o klasteriranju i razvrstavanju

• I klasteriranje i klasificiranje analiza visoko su korišteni u procesima vađenja podataka.
• Ove se tehnike primjenjuju na bezbroj znanosti koje su ključne u rješavanju globalnih pitanja.
• Uglavnom se grupiranje bavi nenadziranim podacima; dakle, neobilježeno dok klasifikacija radi s nadziranim podacima; dakle, označen. To je jedan od glavnih razloga zašto grupiranje ne treba skupove obuke dok klasifikacija.
• Postoji više algoritama povezanih s klasifikacijom u usporedbi s klasteriranjem.
• Klasteriranje nastoji provjeriti jesu li podaci slični ili različiti jedni među drugima, dok se klasifikacija fokusira na određivanje "klasa" ili grupa podataka. To postupak klasteriranja više usredotočuje na granične uvjete, a klasifikacijska analiza je složenija u smislu da uključuje više faza.