Różnica między grupowaniem a klasyfikacją

Techniki klastrowania i klasyfikacji są wykorzystywane w uczeniu maszynowym, wyszukiwaniu informacji, badaniu obrazów i powiązanych zadaniach.

Te dwie strategie są dwoma głównymi działami procesów eksploracji danych. W świecie analizy danych są one niezbędne w zarządzaniu algorytmami. W szczególności oba te procesy dzielą dane na zestawy. To zadanie jest bardzo istotne w dzisiejszej erze informacyjnej, ponieważ należy znacznie ułatwić ogromny wzrost danych w połączeniu z rozwojem.

W szczególności klastrowanie i klasyfikacja pomagają w rozwiązywaniu globalnych problemów, takich jak przestępczość, ubóstwo i choroby za pomocą analizy danych.

Co to jest klastrowanie?

Zasadniczo grupowanie obejmuje grupowanie danych pod względem ich podobieństw. Dotyczy to przede wszystkim miar odległości i algorytmów grupowania, które obliczają różnicę między danymi i dzielą je systematycznie.

Na przykład, uczniowie o podobnych stylach uczenia się są pogrupowani razem i są nauczani osobno od uczniów o różnych metodach uczenia się. W eksploracji danych klastrowanie jest najczęściej określane jako „technika uczenia bez nadzoru”, ponieważ grupowanie opiera się na naturalnych lub nieodłącznych cechach.

Jest stosowany w kilku dziedzinach naukowych, takich jak technologie informacyjne, biologia, kryminologia i medycyna.

Charakterystyka klastrowania:

• Brak dokładnej definicji

Klastrowanie nie ma precyzyjnej definicji, dlatego istnieją różne algorytmy klastrowania lub modele klastrów. Z grubsza mówiąc, dwa rodzaje grupowania są twarde i miękkie. Twarde grupowanie dotyczy oznaczania obiektu jako po prostu należącego do klastra lub nie. Natomiast klastrowanie miękkie lub grupowanie rozmyte określa stopień, w jaki sposób coś należy do określonej grupy.

• Trudne do oceny

Walidacja lub ocena wyników analizy skupień jest często trudna do ustalenia ze względu na jej nieodłączną niedokładność.

• Bez nadzoru

Ponieważ jest to strategia uczenia się bez nadzoru, analiza opiera się jedynie na aktualnych funkcjach; dlatego nie jest wymagana ścisła regulacja.

Co to jest klasyfikacja?

Klasyfikacja wymaga przypisania etykiet do istniejących sytuacji lub klas; stąd termin „klasyfikacja”. Na przykład uczniowie wykazujący określone cechy uczenia się są klasyfikowani jako uczniowie wizualni.

Klasyfikacja jest również znana jako „nadzorowana technika uczenia się”, w której maszyny uczą się na podstawie już oznaczonych lub sklasyfikowanych danych. Ma duże zastosowanie w rozpoznawaniu wzorców, statystykach i biometrii.

Charakterystyka klasyfikacji

• Wykorzystuje „klasyfikator”

Aby analizować dane, klasyfikator to zdefiniowany algorytm, który konkretnie odwzorowuje informacje na określoną klasę. Na przykład algorytm klasyfikacji wyszkoliłby model w celu identyfikacji, czy dana komórka jest złośliwa czy łagodna.

• Oceniane na podstawie wspólnych wskaźników

Jakość analizy klasyfikacji często ocenia się poprzez precyzję i przywołanie, które są popularnymi procedurami metrycznymi. Klasyfikator jest oceniany pod względem dokładności i czułości w identyfikowaniu wyniku.

• Nadzorowany

Klasyfikacja jest nadzorowaną techniką uczenia się, ponieważ przypisuje wcześniej określone tożsamości w oparciu o porównywalne cechy. Wywodzi funkcję z oznaczonego zestawu treningowego.

Różnice między grupowaniem a klasyfikacją

1. Nadzór

Główną różnicą jest to, że grupowanie nie jest nadzorowane i jest uważane za „samouczące się”, podczas gdy klasyfikacja jest nadzorowana, ponieważ zależy od predefiniowanych etykiet.

2. Korzystanie z zestawu treningowego

W ramach klastrowania nie stosuje się poważnie zestawów szkoleniowych, które są grupami instancji wykorzystywanymi do generowania grup, podczas gdy klasyfikacja bezwzględnie wymaga zestawów szkoleniowych do zidentyfikowania podobnych cech.

3. Etykietowanie

Klastrowanie działa z danymi nieznakowanymi, ponieważ nie wymaga szkolenia. Z drugiej strony, klasyfikacja zajmuje się zarówno danymi nieznakowanymi, jak i oznaczonymi w swoich procesach.

4. Cel

Grupowanie grupuje obiekty w celu zawężenia relacji, a także uczenia się nowych informacji z ukrytych wzorów, a klasyfikacja ma na celu określenie, do której konkretnej grupy należy dany obiekt.

5. Specyfika

Chociaż klasyfikacja nie określa, czego należy się nauczyć, klastrowanie określa wymaganą poprawę, ponieważ wskazuje różnice, biorąc pod uwagę podobieństwa między danymi.

6. Fazy

Zasadniczo klastrowanie składa się tylko z jednej fazy (grupowanie), podczas gdy klasyfikacja ma dwa etapy: szkolenie (model uczy się ze zbioru danych treningowych) i testowanie (przewidywana jest klasa docelowa).

7. Warunki brzegowe

Określenie warunków brzegowych jest bardzo ważne w procesie klasyfikacji w porównaniu do grupowania. Na przykład znajomość przedziału procentowego „niski” w porównaniu do „umiarkowanego” i „wysokiego” jest niezbędna do ustalenia klasyfikacji.

8. Prognoza

W porównaniu do grupowania klasyfikacja jest bardziej związana z prognozowaniem, ponieważ w szczególności dotyczy klas docelowych tożsamości. Na przykład można to zastosować w „wykrywaniu punktów kluczowych twarzy”, ponieważ można je wykorzystać do przewidywania, czy pewien świadek kłamie, czy nie.

9. Złożoność

Ponieważ klasyfikacja składa się z większej liczby etapów, zajmuje się prognozowaniem i obejmuje stopnie lub poziomy, jej charakter jest bardziej skomplikowany w porównaniu do grupowania, które dotyczy głównie grupowania podobnych atrybutów.

10. Liczba prawdopodobnych algorytmów

Algorytmy grupowania są głównie liniowe i nieliniowe, podczas gdy klasyfikacja składa się z większej liczby narzędzi algorytmicznych, takich jak klasyfikatory liniowe, sieci neuronowe, estymacja jądra, drzewa decyzyjne i maszyny wektorów pomocniczych.

Klastrowanie a klasyfikacja: Tabela porównująca różnicę między klastrowaniem a klasyfikacją

Grupowanie	Klasyfikacja
Dane bez nadzoru	Dane nadzorowane
Nie docenia zestawów treningowych	Bardzo ceni zestawy treningowe
Działa wyłącznie z danymi nieznakowanymi	Obejmuje zarówno dane nieznakowane, jak i oznaczone
Ma na celu identyfikację podobieństw między danymi	Ma na celu sprawdzenie, do którego miejsca należy dane odniesienia
Określa wymaganą zmianę	Nie określa wymaganej poprawy
Ma jedną fazę	Ma dwie fazy
Określenie warunków brzegowych nie jest najważniejsze	Zidentyfikowanie warunków brzegowych jest niezbędne przy wykonywaniu faz
Zwykle nie zajmuje się prognozowaniem	Zajmuje się prognozami
Wykorzystuje głównie dwa algorytmy	Ma wiele prawdopodobnych algorytmów do użycia
Proces jest mniej złożony	Proces jest bardziej złożony

Podsumowanie dotyczące grupowania i klasyfikacji

• Zarówno analizy klastrowe, jak i klasyfikacyjne są wysoce wykorzystywane w procesach eksploracji danych.
• Techniki te są stosowane w wielu naukach, które są niezbędne w rozwiązywaniu problemów globalnych.
• Przeważnie klastrowanie dotyczy danych bez nadzoru; w związku z tym nieoznaczony, podczas gdy klasyfikacja działa z danymi nadzorowanymi; w ten sposób oznaczone. Jest to jeden z głównych powodów, dla których grupowanie nie wymaga zestawów treningowych, podczas gdy klasyfikacja tak.
• Istnieje więcej algorytmów związanych z klasyfikacją w porównaniu do klastrowania.
• Klastrowanie ma na celu sprawdzenie, czy dane są do siebie podobne lub niepodobne, podczas gdy klasyfikacja koncentruje się na określeniu „klas” lub grup danych. To sprawia, że ​​proces grupowania jest bardziej skoncentrowany na warunkach brzegowych, a analiza klasyfikacji bardziej skomplikowana w tym sensie, że obejmuje więcej etapów.