Rozdíl mezi klastrováním a klasifikací

Shlukování a klasifikační techniky se používají ve strojovém učení, získávání informací, vyšetřování obrazu a souvisejících úkolech.

Tyto dvě strategie jsou dvě hlavní divize procesů dolování dat. Ve světě analýzy dat jsou tyto prvky nezbytné pro správu algoritmů. Konkrétně oba tyto procesy dělí data do sad. Tento úkol je v dnešním informačním věku velmi důležitý, protože je třeba vhodně usnadnit obrovský nárůst dat spojený s vývojem..

Klastrování a klasifikace zejména pomáhají řešit globální problémy, jako je trestná činnost, chudoba a nemoci, prostřednictvím vědy o údajích.

Co je Clustering?

V zásadě shlukování zahrnuje seskupování dat s ohledem na jejich podobnosti. Jedná se především o měření vzdálenosti a algoritmy shlukování, které vypočítávají rozdíl mezi daty a systematicky je dělí.

Například studenti s podobnými styly učení jsou seskupeni a jsou vyučováni odděleně od studentů s odlišnými přístupy k učení. Při těžbě dat se klastrování nejčastěji označuje jako „technik učení bez dozoru“, protože seskupení je založeno na přirozené nebo vlastní charakteristice.

Uplatňuje se v několika vědeckých oborech, jako jsou informační technologie, biologie, kriminalistika a medicína.

Charakteristika klastru:

• Žádná přesná definice

Clustering nemá přesnou definici, proto existují různé klastrovací algoritmy nebo klastrové modely. Zhruba řečeno, dva druhy shlukování jsou tvrdé a měkké. Tvrdé klastrování se týká označení objektu jako jednoduše patřícího do klastru nebo ne. Naproti tomu měkké klastrování nebo fuzzy klastrování určuje míru toho, jak něco patří do určité skupiny.

• Obtížné hodnocení

Ověřování nebo hodnocení výsledků ze shlukové analýzy je často obtížné zjistit kvůli její vlastní nepřesnosti.

• Bez dozoru

Protože se jedná o nepodloženou studijní strategii, analýza je založena pouze na současných vlastnostech; není tedy zapotřebí žádná přísná regulace.

Co je klasifikace?

Klasifikace znamená přiřazení štítků existujícím situacím nebo třídám; proto termín „klasifikace“. Například studenti vykazující určité učební vlastnosti jsou klasifikováni jako vizuální studenti.

Klasifikace se také nazývá „učená technika pod dohledem“, kdy se stroje učí z již označených nebo utajovaných údajů. Je vysoce použitelný v rozpoznávání vzorů, statistikách a biometrických údajích.

Charakteristika klasifikace

• Využívá „klasifikátor“

Pro analýzu dat je klasifikátor definovaný algoritmus, který konkrétně mapuje informace na konkrétní třídu. Například klasifikační algoritmus by vyškolil model k identifikaci, zda je určitá buňka maligní nebo benigní.

• Vyhodnoceno pomocí běžných metrik

Kvalita klasifikační analýzy je často hodnocena přesností a odvoláním, což jsou populární metrické postupy. Klasifikátor je vyhodnocen z hlediska jeho přesnosti a citlivosti při identifikaci výstupu.

• Pod dohledem

Klasifikace je supervidovaná učební technika, protože přiřadí předem určené identity na základě srovnatelných znaků. Odvozuje funkci z označeného tréninkového souboru.

Rozdíly mezi klastry a klasifikací

1. Dozor

Hlavní rozdíl spočívá v tom, že klastrování není kontrolováno a je považováno za „samoučení“, zatímco klasifikace je kontrolována, protože závisí na předdefinovaných štítcích.

2. Použití tréninkové sady

Clustering nepoužitelně nezaměstnává tréninkové sady, což jsou skupiny instancí používaných k vytváření seskupení, zatímco klasifikace nezbytně potřebuje tréninkové sady pro identifikaci podobných funkcí.

3. Značení

Clustering pracuje s neoznačenými daty, protože nevyžaduje školení. Na druhé straně klasifikace se zabývá neznačenými i označenými daty ve svých procesech.

4. Fotbalová branka

Clustering seskupuje objekty s cílem zúžit vztahy a naučit se nové informace ze skrytých vzorů, zatímco klasifikace se snaží určit, do které explicitní skupiny patří určitý objekt..

5. Specifika

Zatímco klasifikace nestanoví, co je třeba se naučit, shlukování specifikuje požadované zlepšení, protože poukazuje na rozdíly tím, že zvažuje podobnosti mezi daty.

6. Fáze

Obecně se shlukování skládá pouze z jedné fáze (seskupení), zatímco klasifikace má dvě fáze, školení (model se učí ze souboru údajů o školení) a testování (předpovídá se cílová třída).

7. Hraniční podmínky

Stanovení okrajových podmínek je v klasifikačním procesu velmi důležité ve srovnání se seskupováním. Například pro stanovení klasifikace je třeba znát procentuální rozsah „nízký“ ve srovnání s „mírným“ a „vysoký“.

8. Předpověď

Ve srovnání s klastrováním je klasifikace více zapojena do predikce, protože se zaměřuje zejména na cílové třídy identity. To může být například použito v „detekci klíčových bodů obličeje“, protože může být použito při předpovídání toho, zda určitý svědek lže nebo ne..

9. Složitost

Protože klasifikace sestává z více fází, zabývá se predikcí a zahrnuje stupně nebo úrovně, je její „povaha komplikovanější ve srovnání se sdružováním, které se zabývá hlavně seskupováním podobných atributů.

10. Počet pravděpodobných algoritmů

Clustering algoritmy jsou hlavně lineární a nelineární, zatímco klasifikace se skládá z více algoritmických nástrojů, jako jsou lineární klasifikátory, neuronové sítě, odhady jádra, rozhodovací stromy a podpůrné vektorové stroje..

Clustering vs. klasifikace: Tabulka porovnávající rozdíl mezi Clusteringem a klasifikací

Shlukování	Klasifikace
Data bez dozoru	Údaje pod dohledem
Není vysoce hodnotné tréninkové sady	Má vysoce hodnotné tréninkové sady
Funguje pouze s neznačenými daty	Zahrnuje neznačená i označená data
Snaží se identifikovat podobnosti mezi daty	Zaměřuje se na ověření, kam patří datum
Určuje požadovanou změnu	Nespecifikuje požadované zlepšení
Má jednu fázi	Má dvě fáze
Stanovení okrajových podmínek není prvořadé	Při provádění fází je nezbytná identifikace okrajových podmínek
Obecně se nezabývá predikcí	Nabídky s predikcí
Používá hlavně dva algoritmy	Má řadu pravděpodobných algoritmů k použití
Proces je méně složitý	Proces je složitější

Shrnutí o klastrech a klasifikaci

• Klastrovací i klasifikační analýzy jsou vysoce využívány v procesech těžby dat.
• Tyto techniky jsou aplikovány v nesčetných vědách, které jsou nezbytné pro řešení globálních problémů.
• Většinou se klastrování zabývá daty bez dozoru; tedy bez označení, zatímco klasifikace pracuje s kontrolovanými údaji; tedy označené. To je jeden z hlavních důvodů, proč seskupování nepotřebuje tréninkové sady, zatímco klasifikace ano.
• Ve srovnání s klastrováním je s klasifikací spojeno více algoritmů.
• Clustering se snaží ověřit, jak jsou data mezi sebou podobná nebo odlišná, zatímco klasifikace se zaměřuje na určení „tříd“ nebo skupin dat. To způsobuje, že se klastrovací proces více zaměřuje na okrajové podmínky a klasifikační analýzu komplikovanější v tom smyslu, že zahrnuje více fází.