Разлика между клъстерирането и класификацията

Технологиите за клъстериране и класифициране се използват при машинно обучение, извличане на информация, проучване на изображения и свързани с тях задачи.

Тези две стратегии са двете основни подразделения на процесите на извличане на данни. В света за анализ на данни те са от съществено значение при управлението на алгоритмите. По-специално, и двата процеса разделят данните на групи. Тази задача е изключително актуална в днешната информационна епоха, тъй като огромното увеличение на данните, съчетано с развитието, трябва да бъде улеснено.

По-специално, групирането и класификацията помагат за решаване на глобални проблеми като престъпност, бедност и болести чрез науката за данните.

Какво е клъстеринг?

По принцип клъстерирането включва групиране на данни по отношение на приликите им. Тя се занимава предимно с мерки за разстояние и алгоритми за групиране, които изчисляват разликата между данните и ги разделят систематично.

Например, учениците с подобни стилове на обучение са групирани заедно и се преподават отделно от тези с различни подходи за обучение. При извличането на данни клъстерингът най-често се нарича „техник без надзор“, тъй като групирането се основава на естествена или присъща характеристика.

Прилага се в няколко научни области като информационни технологии, биология, криминология и медицина.

Характеристики на клъстеринга:

• Няма точна дефиниция

Клъстеризирането няма точно определение, поради което съществуват различни алгоритми за клъстериране или модели на клъстери. Грубо казано, двата вида групиране са твърди и меки. Трудното групиране е свързано с етикетирането на обект като просто принадлежност към клъстер или не. За разлика от това, мекото или размито клъстериране определя степента на това как нещо принадлежи към определена група.

• Трудно да се оцени

Валидирането или оценката на резултатите от клъстерния анализ често е трудно да се установи поради присъщата му неточност.

• без лекарско наблюдение

Тъй като това е стратегия за непредвидено обучение, анализът се основава само на текущите характеристики; по този начин не е необходима строга регулация.

Какво е класификация?

Класификацията включва присвояване на етикети на съществуващите ситуации или класове; оттук и терминът „класификация“. Например учениците, които проявяват определени характеристики на обучението, се класифицират като визуални учащи се.

Класификацията е известна също като „контролирана учебна техника“, при която машините се учат от вече етикетирани или класифицирани данни. Той е изключително приложим в разпознаването на модели, статистиката и биометрията.

Характеристики на класификацията

• Използва „Класификатор“

За да анализира данните, класификаторът е дефиниран алгоритъм, който конкретно преобразува информация в определен клас. Например алгоритъмът за класификация би обучил модел за идентифициране дали определена клетка е злокачествена или доброкачествена.

• Оценява се чрез общи показатели

Качеството на класификационния анализ често се оценява чрез точност и припомняне, които са популярни метрични процедури. Класификаторът се оценява по отношение на неговата точност и чувствителност при идентифициране на изхода.

• Наблюдавана

Класификацията е контролирана учебна техника, тъй като тя присвоява предварително определени идентичности въз основа на сравними характеристики. Той извлича функция от етикетиран тренировъчен комплект.

Разлики между клъстерирането и класификацията

1. надзор

Основната разлика е, че клъстерирането не се контролира и се счита за „самообучение“, докато класификацията се контролира, тъй като зависи от предварително определени етикети.

2. Използване на тренировъчен комплект

Клъстеризирането не използва настойчиво набори за обучение, които са групи от случаи, използвани за генериране на групи, докато класификацията задължително се нуждае от групи за обучение, за да идентифицира подобни характеристики.

3. Етикетиране

Клъстерирането работи с незабелязани данни, тъй като не се нуждае от обучение. От друга страна, класификацията разглежда както немаркирани, така и етикетирани данни в своите процеси.

4. Цел

Клъстеризиране на групи обекти с цел стесняване на отношенията, както и научаване на нова информация от скрити модели, докато класификацията се стреми да определи към коя категорична група принадлежи определен обект.

5. Специфика

Докато класификацията не уточнява какво трябва да се научи, клъстерирането посочва необходимото подобрение, тъй като посочва разликите, като взема предвид приликите между данните.

6. Фази

По принцип клъстерирането се състои само от една фаза (групиране), докато класификацията има два етапа, обучение (модел се учи от набора от данни за тренировки) и тестване (предвижда се целевият клас).

7. Гранични условия

Определянето на граничните условия е изключително важно в процеса на класифициране в сравнение с клъстеризирането. Например, при определянето на класификацията е необходимо да се знае процентният диапазон на „нисък“ в сравнение с „умерен“ и „висок“.

8. предвиждане

В сравнение с клъстерирането класификацията е по-ангажирана с прогнозирането, тъй като по-специално цели насочването към целеви класове за идентичност. Например, това може да се приложи при „откриване на ключови точки на лицето“, тъй като може да се използва при прогнозиране дали определен свидетел лъже или не.

9. Сложност

Тъй като класификацията се състои от повече етапи, занимава се с прогнозиране и включва степени или нива, нейният характер е по-сложен в сравнение с групирането, което се занимава главно с групиране на подобни атрибути.

10. Брой на вероятните алгоритми

Алгоритмите за клъстериране са главно линейни и нелинейни, докато класификацията се състои от повече алгоритмични инструменти като линейни класификатори, невронни мрежи, оценка на ядрото, дървета за решения и поддържащи вектори.

Клъстериране срещу класификация: Таблица, сравняваща разликата между клъстерирането и класификацията

Групирането	класификация
Ненаблюдавани данни	Контролирани данни
Не оценява високо наборите за обучение	Осигурява ли висока стойност на обучението
Работи единствено с незабелязани данни	Включва както немаркирани, така и етикетирани данни
Цели да идентифицира прилики между данните	Цели да провери къде принадлежи дадена дата
Посочва необходимата промяна	Не посочва необходимото подобрение
Има една фаза	Има две фази
Определянето на граничните условия не е от първостепенно значение	Определянето на граничните условия е от съществено значение при изпълнението на фазите
По принцип не се занимава с прогнозиране	Справя се с прогнозиране
Основно използва два алгоритма	Има редица вероятни алгоритми, които да използва
Процесът е по-малко сложен	Процесът е по-сложен

Обобщение на клъстерирането и класификацията

• Както клъстерните, така и класифициращите анализи са силно използвани в процесите на извличане на данни.
• Тези техники се прилагат в безброй науки, които са от съществено значение при решаването на глобални проблеми.
• Най-вече клъстерирането на сделки с неподдържани данни; по този начин, без етикет, докато класификацията работи с контролирани данни; по този начин, етикетирани. Това е една от основните причини, поради които клъстерирането не се нуждае от групи за обучение, докато класификацията го прави.
• Има повече алгоритми, свързани с класификацията в сравнение с клъстерирането.
• Клъстерирането се стреми да провери доколко данните са сходни или различни помежду си, докато класификацията се фокусира върху определянето на „класовете“ или групите на данните. Това прави процеса на групиране по-фокусиран върху граничните условия и класификационният анализ по-сложен в смисъл, че включва повече етапи.