Різниця між кластеризацією та класифікацією
Share
Методи кластеризації та класифікації використовуються в машинному навчанні, пошуку інформації, дослідженні зображень та пов'язаних із ними завдань.
Ці дві стратегії є двома основними підрозділами процесів видобутку даних. У світі аналізу даних це важливо в управлінні алгоритмами. Зокрема, обидва ці процеси ділять дані на множини. Це завдання є надзвичайно актуальним у сучасній інформаційній епосі, оскільки величезне збільшення даних у поєднанні з розвитком потрібно суттєво полегшити..
Зокрема, кластеризація та класифікація допомагають вирішувати глобальні проблеми, такі як злочинність, бідність та захворювання за допомогою наукових даних.
Що таке кластеризація?
В основному, кластеризація включає групування даних за їх подібністю. В першу чергу це стосується заходів відстані та алгоритмів кластеризації, які обчислюють різницю між даними та систематично ділять їх.
Наприклад, студенти з подібними стилями навчання групуються і викладаються окремо від тих, хто має різні підходи до навчання. При обробці даних кластеризацію найчастіше називають «технікою без нагляду за навчанням», оскільки групування засноване на природній або властивій їй характеристиці..
Застосовується в декількох наукових галузях, таких як інформаційні технології, біологія, кримінологія та медицина.
Характеристика кластеризації:
- Немає точного визначення
Кластеризація не має точного визначення, тому існують різні алгоритми кластеризації або моделі кластерів. Грубо кажучи, два види кластеризації є жорсткими та м'якими. Жорстка кластеризація пов'язана з маркуванням об'єкта як просто належного кластеру чи ні. Навпаки, м'яке кластеризування або нечітка кластеризація визначає ступінь того, як щось належить до певної групи.
- Важко оцінити
Валідацію або оцінку результатів кластерного аналізу часто важко встановити через властиву їй неточність.
- Без нагляду
Оскільки це стратегія навчання без нагляду, аналіз базується лише на сучасних особливостях; таким чином, не потрібно суворого регулювання.
Що таке класифікація?
Класифікація тягне за собою присвоєння міток існуючим ситуаціям або класам; отже, термін "класифікація". Наприклад, учні, які демонструють певні характеристики навчання, класифікуються як наочні учні.
Класифікація також відома як "контрольована технологія навчання", де машини навчаються з уже маркованих або класифікованих даних. Він дуже застосовно до розпізнавання образів, статистики та біометрики.
Характеристика класифікації
- Використовує "Класифікатор"
Для аналізу даних класифікатор - це визначений алгоритм, який конкретно відображає інформацію до конкретного класу. Наприклад, алгоритм класифікації буде тренувати модель для визначення того, чи є певна клітина злоякісною чи доброякісною.
- Оцінюється за допомогою загальних показників
Якість класифікаційного аналізу часто оцінюють за допомогою точності та пригадування, які є популярними метричними процедурами. Класифікатор оцінюється щодо його точності та чутливості при виявленні результату.
- Під наглядом
Класифікація є контрольованою технологією навчання, оскільки вона присвоює раніше визначені ідентичності на основі порівнянних ознак. Він виводить функцію з міченого навчального набору.
Відмінності кластеризації та класифікації
- Нагляд
Основна відмінність полягає в тому, що кластеризація не контролюється і вважається "самонавчанням", тоді як класифікація контролюється, оскільки вона залежить від попередньо визначених міток.
- Використання навчального набору
Кластеризація не вразливо використовує навчальні набори, які є групами екземплярів, що використовуються для створення групувань, тоді як класифікація обов'язково потребує навчальних наборів для виявлення подібних особливостей.
- Маркування
Кластеризація працює з незазначеними даними, оскільки вона не потребує навчання. З іншого боку, класифікація стосується як маркованих, так і мічених даних у своїх процесах.
- Мета
Кластеризація об'єктів групи з метою звуження відносин, а також вивчення нової інформації з прихованих шаблонів, в той час як класифікація прагне визначити, до якої явної групи належить певний об'єкт.
- Особливості
У той час як класифікація не визначає, чого потрібно вивчити, кластеризація визначає необхідне вдосконалення, оскільки вказує на відмінності, враховуючи схожість між даними.
- Фази
Як правило, кластеризація складається лише з однієї фази (групування), тоді як класифікація має два етапи, навчання (модель вивчається з набору даних про навчання) та тестування (прогнозується цільовий клас).
- Граничні умови
Визначення граничних умов є надзвичайно важливим у процесі класифікації порівняно з кластеризацією. Наприклад, знання діапазону відсотків "низький" порівняно з "помірним" та "високим" потрібно для встановлення класифікації.
- Прогнозування
У порівнянні з кластеризацією класифікація більше пов'язана з прогнозуванням, оскільки вона особливо спрямована на визначення цільових класів ідентичності. Наприклад, це може бути застосовано при "виявленні ключових точок обличчя", оскільки це може бути використано для прогнозування того, чи бреше певний свідок чи ні.
- Складність
Оскільки класифікація складається з декількох етапів, має справу з передбаченням і включає ступінь або рівні, її природа є більш складною порівняно з кластеризацією, яка в основному стосується групування подібних ознак.
- Кількість ймовірних алгоритмів
Алгоритми кластеризації є в основному лінійними та нелінійними, тоді як класифікація складається з більш алгоритмічних інструментів, таких як лінійні класифікатори, нейронні мережі, оцінка ядра, дерева рішень та векторні машини підтримки.
Кластеризація та класифікація: Таблиця, що порівнює різницю між кластеризацією та класифікацією
| Кластеризація | Класифікація |
| Непідконтрольні дані | Контрольовані дані |
| Не має високих цінностей навчальних наборів | Високо цінні навчальні набори |
| Працює виключно з незазначеними даними | Залучає як мічені, так і мічені дані |
| Має на меті визначити подібність даних | Намагається перевірити, куди належить дана |
| Вказує необхідні зміни | Не вказується необхідне вдосконалення |
| Має одну фазу | Має дві фази |
| Визначення граничних умов не є першорядним | Визначення граничних умов є важливим при виконанні фаз |
| Зазвичай не займається прогнозуванням | Займається прогнозом |
| В основному використовується два алгоритми | Має ряд можливих алгоритмів для використання |
| Процес менш складний | Процес складніший |
Підсумок кластеризації та класифікації
- Як кластеризаційний, так і класифікуючий аналізи широко використовуються в процесах вилучення даних.
- Ці методи застосовуються в безлічі наук, які мають важливе значення для вирішення глобальних проблем.
- Переважно, кластеризація має справу з непідконтрольними даними; таким чином, без маркування, тоді як класифікація працює з контрольованими даними; таким чином, мічений. Це одна з головних причин, чому кластери не потребують навчальних наборів, а класифікація.
- Існує більше алгоритмів, пов'язаних з класифікацією порівняно з кластеризацією.
- Кластеризація прагне перевірити, наскільки дані схожі або різняться між собою, тоді як класифікація фокусується на визначенні "класів" або груп даних. Це робить процес кластеризації більш орієнтованим на граничні умови, а класифікаційний аналіз ускладнюється в тому сенсі, що він включає більше етапів.
