Кластеризация и классификация

Методы кластеризации и классификации используются для машинного обучения, поиска информации, исследования изображений и связанных с ними задач.

Эти две стратегии являются двумя основными подразделениями процессов интеллектуального анализа данных. В мире анализа данных они необходимы для управления алгоритмами. В частности, оба этих процесса делят данные на множества. Эта задача очень актуальна в сегодняшнем информационном веке, поскольку необходимо значительно облегчить огромное увеличение данных в сочетании с развитием.

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

Что такое кластеризация?

В основном, кластеризация включает группирование данных по их сходству. В основном это касается дистанционных мер и алгоритмов кластеризации, которые вычисляют разницу между данными и систематически делят их.

Например, студенты со схожими стилями обучения группируются вместе и учатся отдельно от тех, кто имеет разные учебные подходы. В области интеллектуального анализа данных кластеризация чаще всего называется «неконтролируемой обучающей техникой», поскольку группировка основана на естественном или неотъемлемом признаке.

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 типа кластеров являются жесткими и мягкими. Жесткая кластеризация связана с маркировкой объекта как просто принадлежащего кластеру или нет. Напротив, мягкая кластеризация или нечеткая кластеризация определяют степень того, как что-то принадлежит определенной группе.

Трудно оценить

Валидация или оценка результатов анализа кластеризации часто трудно установить из-за присущей ей неточности.

бесконтрольный

Поскольку это неконтролируемая стратегия обучения, анализ основан только на текущих функциях; таким образом, не требуется строгая регулировка.

Что такое классификация?

Классификация предполагает присвоение меток существующим ситуациям или классам; следовательно, термин «классификация». Например, учащиеся, демонстрирующие определенные характеристики обучения, классифицируются как визуальные ученики.

Классификация также известна как «контролируемая обучающая техника», в которой машины учатся из уже помеченных или классифицированных данных. Он очень применим в распознавании образов, статистике и биометрии.

Характеристики классификации

Использует «классификатор»

Для анализа данных классификатор представляет собой определенный алгоритм, который конкретно отображает информацию в конкретный класс. Например, алгоритм классификации будет обучать модель, чтобы определить, является ли определенная клетка злокачественной или доброкачественной.

Оценка с помощью общих показателей

Качество анализа классификации часто оценивается с помощью точности и отзыва, которые являются популярными метрическими процедурами. Классификатор оценивается относительно его точности и чувствительности при идентификации выхода.

контролируемый

Классификация - это контролируемая обучающая техника, поскольку она назначает ранее определенные идентификаторы на основе сопоставимых характеристик. Он выводит функцию из помеченного набора тренировок.

Различия между кластеризацией и классификацией

надзор

Основное различие заключается в том, что кластеризация неконтролируется и рассматривается как «самообучение», тогда как классификация контролируется, поскольку она зависит от предопределенных меток.

Использование учебного набора

Кластеризация не использует наборы обучения, которые представляют собой группы примеров, используемых для создания группировок, тогда как классификация требует набора навыков для идентификации аналогичных функций.

этикетирование

Кластеризация работает с немечеными данными, так как она не нуждается в обучении. С другой стороны, классификация касается как немаркированных, так и помеченных данных в своих процессах.

Цель

Кластеризация объектов групп с целью сужения отношений, а также изучения новой информации из скрытых шаблонов, в то время как классификация стремится определить, к какой явной группе принадлежит определенный объект.

конкретика

Хотя в классификации не указывается, что нужно изучать, кластеризация указывает требуемое улучшение, поскольку оно указывает на различия, учитывая сходство между данными.

Этапы

Как правило, кластеризация состоит только из одной фазы (группировки), тогда как классификация имеет два этапа, обучение (модель обучения из набора данных обучения) и тестирование (целевой класс предсказан).

Граничные условия

Определение граничных условий очень важно в процессе классификации по сравнению с кластеризацией. Например, для определения классификации необходимо знать процентный диапазон «низкий» по сравнению с «умеренным» и «высоким».

прогнозирование

По сравнению с кластеризацией классификация более тесно связана с прогнозированием, поскольку она, в частности, направлена на идентификацию целевых классов. Например, это может быть применено в «определении точек лицевого ключа», поскольку оно может использоваться при прогнозировании того, лежит ли какой-либо свидетель или нет.

сложность

Поскольку классификация состоит из более стадий, 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 подобных атрибутов.

Количество вероятных алгоритмов

Алгоритмы кластеризации в основном линейны и нелинейны, а классификация состоит из более алгоритмических инструментов, таких как линейные классификаторы, нейронные сети, оценка ядра, деревья решений и опорные векторные машины.

Кластеризация и классификация: таблица, сравнивающая разницу между кластеризацией и классификацией

Кластеризация	классификация
Неконтролируемые данные	Контролируемые данные
Не высоко ценит учебные наборы	Имеет ли высокоценные обучающие комплекты
Работает исключительно с немечеными данными	Включает как немеченые, так и помеченные данные
Цели для определения сходства данных	Целесообразно проверить, где находится
Задает требуемое изменение	Не уточняет требуемое улучшение
Имеет одну фазу	Имеет две фазы
Определение граничных условий не имеет первостепенного значения	Определение граничных условий имеет важное значение для выполнения фаз
Обычно не имеет дело с предсказанием	Сделки с прогнозом
В основном используются два алгоритма	Имеет ряд возможных алгоритмов для использования
Процесс менее сложный	Процесс более сложный

Резюме по кластеризации и классификации

Анализ кластеризации и классификации широко применяется в процессах интеллектуального анализа данных.
Эти методы применяются во множестве наук, которые необходимы для решения глобальных проблем.
В основном, кластеризация связана с неконтролируемыми данными; таким образом, немеченой, тогда как классификация работает с контролируемыми данными; таким образом, помечены. Это одна из основных причин, по которым кластеризация не нуждается в наборах для обучения во время классификации.
Существует больше алгоритмов, связанных с классификацией по сравнению с кластеризацией.
Кластеризация направлена на то, чтобы проверить, насколько данные сходны или отличаются друг от друга, в то время как классификация фокусируется на определении «классов» или групп данных. Это делает процесс кластеризации более сфокусированным на граничных условиях, а классификационный анализ более сложным в том смысле, что он включает в себя большее количество этапов.