Perbezaan antara clustering dan klasifikasi

Teknik kluster dan klasifikasi digunakan dalam pembelajaran mesin, pengambilan maklumat, penyiasatan imej, dan tugas yang berkaitan.

Kedua -dua strategi ini adalah dua bahagian utama proses perlombongan data. Dalam dunia analisis data, ini penting dalam menguruskan algoritma. Khususnya, kedua -dua proses ini membahagikan data ke dalam set. Tugas ini sangat relevan dalam usia maklumat hari ini kerana peningkatan data yang besar ditambah dengan pembangunan perlu difasilitasi dengan tepat.

Terutama, kluster dan klasifikasi membantu menyelesaikan isu -isu global seperti jenayah, kemiskinan, dan penyakit melalui sains data.

Apa itu clustering?

Pada asasnya, clustering melibatkan pengumpulan data berkenaan dengan persamaan mereka. Ini terutamanya berkaitan dengan langkah -langkah jarak dan algoritma kluster yang mengira perbezaan antara data dan membahagikannya secara sistematik.

Sebagai contoh, pelajar dengan gaya pembelajaran yang serupa dikumpulkan bersama dan diajar secara berasingan daripada mereka yang mempunyai pendekatan pembelajaran yang berbeza.  Dalam perlombongan data, clustering paling biasa disebut sebagai "teknik pembelajaran tanpa pengawasan" kerana pengelompokan didasarkan pada ciri semula jadi atau wujud.

Ia digunakan dalam beberapa bidang saintifik seperti teknologi maklumat, biologi, kriminologi, dan perubatan.

Ciri -ciri kluster:

• Tiada definisi yang tepat

Clustering tidak mempunyai definisi yang tepat sebabnya terdapat pelbagai algoritma clustering atau model cluster. Secara kasar, kedua -dua jenis clustering keras dan lembut. Clustering keras berkenaan dengan pelabelan objek sebagai hanya kepunyaan kumpulan atau tidak. Sebaliknya, clustering lembut atau clustering kabur menentukan tahap bagaimana sesuatu milik kumpulan tertentu.

• Sukar dinilai

Pengesahan atau penilaian hasil daripada analisis clustering sering sukar untuk dipastikan kerana tidak aktifnya yang wujud.

• Tanpa pengawasan

Memandangkan ia adalah strategi pembelajaran yang tidak diselia, analisis hanya berdasarkan ciri -ciri semasa; Oleh itu, tiada peraturan yang ketat diperlukan.

Apa itu klasifikasi?

Klasifikasi melibatkan memberikan label kepada situasi atau kelas sedia ada; Oleh itu, istilah "klasifikasi". Sebagai contoh, pelajar yang mempamerkan ciri -ciri pembelajaran tertentu diklasifikasikan sebagai pelajar visual.

Klasifikasi juga dikenali sebagai "Teknikal Pembelajaran yang Divervised" di mana mesin belajar dari data yang telah dilabel atau diklasifikasikan. Ia sangat terpakai dalam pengiktirafan corak, statistik, dan biometrik.

Ciri -ciri klasifikasi

• Menggunakan "pengelas"

Untuk menganalisis data, pengelas adalah algoritma yang ditetapkan yang secara konkrit memetakan maklumat ke kelas tertentu. Sebagai contoh, algoritma klasifikasi akan melatih model untuk mengenal pasti sama ada sel tertentu adalah malignan atau jinak.

• Dinilai melalui metrik biasa

Kualiti analisis klasifikasi sering dinilai melalui ketepatan dan ingat yang merupakan prosedur metrik yang popular. Pengelas dinilai mengenai ketepatan dan kepekaannya dalam mengenal pasti output.

• Diselia

Klasifikasi adalah teknik pembelajaran yang diawasi kerana ia memberikan identiti yang ditentukan sebelumnya berdasarkan ciri -ciri yang setanding. Ia menyimpulkan fungsi dari set latihan berlabel.

Perbezaan antara kluster dan klasifikasi

1. Penyeliaan

Perbezaan utama adalah bahawa clustering tidak diselia dan dianggap sebagai "pembelajaran diri" sedangkan klasifikasi diselia kerana ia bergantung kepada label yang telah ditetapkan.

2. Penggunaan set latihan

Clustering tidak menggunakan set latihan yang memalukan, yang merupakan kumpulan contoh yang digunakan untuk menghasilkan kumpulan, sementara klasifikasi tidak memerlukan latihan untuk mengenal pasti ciri -ciri yang serupa.

3. Melabelkan

Clustering berfungsi dengan data tidak berlabel kerana ia tidak memerlukan latihan. Sebaliknya, klasifikasi berkaitan dengan data yang tidak berlabel dan dilabel dalam prosesnya.

4. Matlamat

Kumpulan kluster objek dengan tujuan untuk menyempitkan hubungan serta mempelajari maklumat novel dari corak tersembunyi sementara klasifikasi bertujuan untuk menentukan kumpulan yang jelas objek tertentu milik.

5. Spesifik

Walaupun klasifikasi tidak menentukan apa yang perlu dipelajari, clustering menentukan peningkatan yang diperlukan kerana ia menunjukkan perbezaan dengan mempertimbangkan persamaan antara data.

6. Fasa

Umumnya, clustering hanya terdiri daripada fasa tunggal (pengelompokan) manakala klasifikasi mempunyai dua peringkat, latihan (model belajar dari set data latihan) dan ujian (kelas sasaran diramalkan).

7. Syarat sempadan

Menentukan syarat sempadan sangat penting dalam proses klasifikasi berbanding dengan clustering. Contohnya, mengetahui julat peratusan "rendah" berbanding dengan "sederhana" dan "tinggi" diperlukan dalam mewujudkan klasifikasi.

8. Ramalan

Berbanding dengan clustering, klasifikasi lebih terlibat dengan ramalan kerana ia bertujuan untuk kelas sasaran identiti. Contohnya, ini boleh digunakan dalam "pengesanan mata utama wajah" kerana ia boleh digunakan dalam meramalkan sama ada saksi tertentu berbohong atau tidak.

9. Kerumitan

Oleh kerana klasifikasi terdiri daripada lebih banyak peringkat, berkaitan dengan ramalan, dan melibatkan ijazah atau tahap, sifatnya lebih rumit berbanding dengan clustering yang terutamanya berkaitan dengan pengelompokan atribut yang sama.

10. Bilangan algoritma yang mungkin

Algoritma kluster adalah terutamanya linear dan tidak linear manakala klasifikasi terdiri daripada lebih banyak alat algoritma seperti pengelas linear, rangkaian saraf, anggaran kernel, pokok keputusan, dan mesin vektor sokongan.

Klustering vs klasifikasi: Jadual membandingkan perbezaan antara clustering dan klasifikasi

Ringkasan mengenai kluster dan klasifikasi

• Kedua -dua analisis kluster dan mengklasifikasikan sangat digunakan dalam proses perlombongan data.
• Teknik -teknik ini digunakan dalam pelbagai sains yang penting dalam menyelesaikan masalah global.
• Kebanyakannya, clustering berurusan dengan data tanpa pengawasan; Oleh itu, tidak berlabel manakala klasifikasi berfungsi dengan data yang diselia; Oleh itu, dilabelkan. Ini adalah salah satu sebab utama mengapa clustering tidak memerlukan set latihan sementara klasifikasi.
• Terdapat lebih banyak algoritma yang berkaitan dengan klasifikasi berbanding dengan clustering.
• Clustering bertujuan untuk mengesahkan bagaimana data sama atau berbeza antara satu sama lain sementara klasifikasi memberi tumpuan kepada menentukan "kelas" atau kumpulan data. Ini menjadikan proses clustering lebih tertumpu pada keadaan sempadan dan analisis klasifikasi lebih rumit dalam erti kata bahawa ia melibatkan lebih banyak peringkat.