Разница между кластеризацией и классификацией

Методы кластеризации и классификации используются в машинном обучении, поиске информации, исследовании изображений и связанных задачах..

Эти две стратегии являются двумя основными подразделениями процессов интеллектуального анализа данных. В мире анализа данных они важны для управления алгоритмами. В частности, оба эти процесса делят данные на наборы. Эта задача очень актуальна в современную информационную эпоху, поскольку необходимо как можно быстрее содействовать огромному увеличению объема данных в сочетании с развитием..

В частности, кластеризация и классификация помогают решать глобальные проблемы, такие как преступность, бедность и болезни, с помощью науки о данных.

Что такое кластеризация?

По сути, кластеризация включает в себя группирование данных по их сходству. В первую очередь это касается мер расстояния и алгоритмов кластеризации, которые рассчитывают разницу между данными и систематически их делят..

Например, ученики с похожим стилем обучения группируются вместе и обучаются отдельно от учеников с разными подходами к обучению. В интеллектуальном анализе данных кластеризацию чаще всего называют «неконтролируемой техникой обучения», поскольку группировка основана на естественной или неотъемлемой характеристике..

Он применяется в нескольких научных областях, таких как информационные технологии, биология, криминология и медицина..

Характеристики кластеризации:

Нет точного определения

Кластеризация не имеет точного определения, поэтому существуют различные алгоритмы кластеризации или кластерные модели. Грубо говоря, два вида кластеризации - жесткий и мягкий. Жесткая кластеризация связана с маркировкой объекта как просто принадлежащего кластеру или нет. Напротив, мягкая кластеризация или нечеткая кластеризация определяют степень принадлежности чего-либо к определенной группе..

Трудно быть оцененным

Подтверждение или оценку результатов кластерного анализа часто трудно установить из-за присущей ему неточности.

бесконтрольный

Так как это неконтролируемая стратегия обучения, анализ основан только на текущих особенностях; таким образом, не требуется строгого регулирования.

Что такое классификация?

Классификация предполагает присвоение меток существующим ситуациям или классам; следовательно, термин «классификация». Например, учащиеся с определенными характеристиками обучения классифицируются как визуальные ученики.

Классификация также известна как «методика обучения под наблюдением», при которой машины учатся на уже помеченных или классифицированных данных. Это очень применимо в распознавании образов, статистике и биометрии.

Характеристики классификации

Использует «Классификатор»

Для анализа данных классификатор - это определенный алгоритм, который конкретно отображает информацию в конкретный класс. Например, алгоритм классификации будет обучать модель определять, является ли определенная клетка злокачественной или доброкачественной.

Оценивается с помощью общих метрик

Качество классификационного анализа часто оценивается с помощью точности и отзыва, которые являются популярными метрическими процедурами. Классификатор оценивается с точки зрения его точности и чувствительности при определении результатов..

контролируемый

Классификация - это контролируемая методика обучения, поскольку она присваивает ранее определенные идентичности на основе сопоставимых признаков. Он выводит функцию из маркированного тренировочного набора.

Различия между кластеризацией и классификацией

надзор

Основное различие заключается в том, что кластеризация не контролируется и рассматривается как «самообучение», тогда как классификация контролируется, поскольку она зависит от предварительно определенных ярлыков..

Использование учебного набора

При кластеризации не используются обучающие наборы, которые представляют собой группы экземпляров, используемые для создания группировок, в то время как для классификации крайне необходимы обучающие наборы для выявления сходных характеристик..

этикетирование

Кластеризация работает с немаркированными данными, так как не требует обучения. С другой стороны, классификация касается как немеченых, так и помеченных данных в своих процессах..

Цель

Кластеризация группирует объекты с целью сузить отношения, а также узнать новую информацию из скрытых шаблонов, в то время как классификация стремится определить, к какой явной группе принадлежит определенный объект.

конкретика

Хотя в классификации не указывается, что необходимо изучать, кластеризация определяет необходимое улучшение, поскольку оно указывает на различия, учитывая сходство данных..

Этапы

Как правило, кластеризация состоит только из одной фазы (группирование), тогда как классификация состоит из двух этапов: обучение (модель учится на основе набора обучающих данных) и тестирование (целевой класс прогнозируется)..

Граничные условия

Определение граничных условий очень важно в процессе классификации по сравнению с кластеризацией. Например, знание процентного диапазона «низкий» по сравнению с «средний» и «высокий» необходимо для установления классификации.

прогнозирование

По сравнению с кластеризацией классификация в большей степени связана с прогнозированием, поскольку она в особенности направлена на идентификацию целевых классов. Например, это может применяться при «обнаружении ключевых точек лица», так как оно может использоваться при прогнозировании того, лжет определенный свидетель или нет.

сложность

Поскольку классификация состоит из нескольких этапов, имеет дело с предсказанием и включает в себя степени или уровни, ее природа более сложна по сравнению с кластеризацией, которая в основном связана с группировкой сходных атрибутов..

Количество вероятных алгоритмов

Алгоритмы кластеризации в основном линейные и нелинейные, в то время как классификация состоит из более алгоритмических инструментов, таких как линейные классификаторы, нейронные сети, оценка ядра, деревья решений и машины опорных векторов..

Кластеризация против классификации: таблица, сравнивающая разницу между кластеризацией и классификацией

Кластеризация	классификация
Неконтролируемые данные	Контролируемые данные
Не высоко ценит тренировочные наборы	Высоко ценит тренировочные наборы
Работает исключительно с немаркированными данными	Включает как немеченые, так и помеченные данные
Целью выявления сходства данных	Стремится проверить, принадлежит ли элемент данных
Указывает необходимое изменение	Не указывает на требуемое улучшение
Имеет одну фазу	Имеет две фазы
Определение граничных условий не имеет первостепенного значения	Определение граничных условий имеет важное значение при выполнении этапов
Как правило, не имеет дело с предсказанием	Сделки с прогнозом
В основном использует два алгоритма	Имеет ряд возможных алгоритмов для использования
Процесс менее сложен	Процесс сложнее

Резюме по кластеризации и классификации

Как кластерный, так и классификационный анализ широко используются в процессах интеллектуального анализа данных..
Эти методы применяются во множестве наук, которые необходимы для решения глобальных проблем.
В основном, кластеризация имеет дело с неконтролируемыми данными; таким образом, без маркировки, тогда как классификация работает с контролируемыми данными; таким образом, помечены. Это одна из основных причин, почему кластеризация не нуждается в обучающих наборах, в то время как классификация делает.
Есть больше алгоритмов, связанных с классификацией по сравнению с кластеризацией.
Кластеризация стремится проверить, насколько данные похожи или различаются между собой, в то время как классификация фокусируется на определении «классов» или групп данных. Это делает процесс кластеризации более сосредоточенным на граничных условиях, а анализ классификации - более сложным в том смысле, что он включает в себя больше этапов..

интернет