Rozdiel medzi klastrovaním a klasifikáciou

Zhlukovacie a klasifikačné techniky sa používajú pri strojovom vzdelávaní, získavaní informácií, vyšetrovaní obrazu a súvisiacich úlohách.

Tieto dve stratégie sú dve hlavné divízie procesov získavania údajov. Vo svete analýzy údajov sú tieto prvky nevyhnutné pri riadení algoritmov. Konkrétne oba tieto procesy rozdeľujú údaje na sady. Táto úloha je v dnešnom informačnom veku veľmi dôležitá, pretože je potrebné vhodne uľahčiť obrovské zvýšenie údajov spojené s rozvojom..

Zoskupovanie a klasifikácia pomáha pri riešení globálnych problémov, ako sú zločin, chudoba a choroby, prostredníctvom vedy o údajoch.

Čo je klastrovanie?

Zoskupovanie v podstate zahŕňa zoskupovanie údajov s ohľadom na ich podobnosti. Ide predovšetkým o opatrenia na meranie vzdialenosti a algoritmy zoskupovania, ktoré vypočítavajú rozdiel medzi údajmi a systematicky ich delia.

Napríklad študenti s podobnými učebnými štýlmi sú zoskupení a učia sa oddelene od študentov s odlišnými vzdelávacími prístupmi. Pri získavaní údajov je zoskupovanie najčastejšie označované ako „učebné techniky bez dozoru“, pretože zoskupovanie je založené na prirodzenej alebo prirodzenej charakteristike.

Uplatňuje sa v niekoľkých vedeckých oblastiach, ako sú informačné technológie, biológia, kriminalistika a medicína.

Charakteristika klastrov:

Bez presnej definície

Klastrovanie nemá presnú definíciu, preto existujú rôzne klastrové algoritmy alebo klastrové modely. Zhruba povedané, dva druhy zoskupovania sú tvrdé a mäkké. Tvrdé klastrovanie sa týka označovania objektu ako jednoducho patriaceho do klastra alebo nie. Naopak mäkké klastrovanie alebo fuzzy klastrovanie určuje mieru toho, ako niečo patrí do určitej skupiny.

Ťažko hodnotiteľné

Potvrdenie alebo vyhodnotenie výsledkov zoskupovacej analýzy je často ťažké zistiť kvôli jej neodmysliteľnej nepresnosti.

neriadená

Keďže ide o nepodrobenú vzdelávaciu stratégiu, analýza je založená iba na súčasných vlastnostiach; preto nie je potrebná žiadna prísna regulácia.

Čo je klasifikácia?

Klasifikácia znamená priradenie štítkov k existujúcim situáciám alebo triedam; preto termín „klasifikácia“. Napríklad študenti, ktorí prejavujú určité vzdelávacie vlastnosti, sú klasifikovaní ako zrakoví študenti.

Klasifikácia je známa aj ako „supervízovaná učebná technika“, pri ktorej sa stroje učia z už označených alebo utajovaných údajov. Je vysoko použiteľný v rozpoznávaní vzorov, štatistikách a biometrických údajoch.

Charakteristiky klasifikácie

Využíva „klasifikátor“

Na analýzu údajov je klasifikátor definovaný algoritmus, ktorý konkrétne mapuje informácie na konkrétnu triedu. Napríklad klasifikačný algoritmus by vyškolil model na identifikáciu, či je určitá bunka zhubná alebo nezhubná.

Hodnotené pomocou bežných metrík

Kvalita klasifikačnej analýzy sa často posudzuje pomocou presnosti a stiahnutia, ktoré sú populárnymi metrickými postupmi. Klasifikátor sa hodnotí z hľadiska jeho presnosti a citlivosti pri identifikácii výstupu.

strážené

Klasifikácia je supervízna vzdelávacia technika, pretože priraďuje vopred určené identity na základe porovnateľných znakov. Z odvodenej výcvikovej sady odvodzuje funkciu.

Rozdiely medzi klastrovaním a klasifikáciou

dozor

Hlavný rozdiel spočíva v tom, že klastrovanie nie je pod dohľadom a považuje sa za „samovzdelávanie“, zatiaľ čo klasifikácia je kontrolovaná, pretože závisí od preddefinovaných štítkov..

Použitie tréningovej sady

V zoskupovaní sa nezamýšľane nezamestnávajú školiace súpravy, ktoré sú skupinami prípadov používaných na vytváranie zoskupení, zatiaľ čo klasifikácia nevyhnutne potrebuje školiace súpravy na identifikáciu podobných funkcií..

označovanie

Zhlukovanie pracuje s neoznačenými údajmi, pretože nevyžaduje školenie. Na druhej strane klasifikácia sa vo svojich procesoch zaoberá neznačenými aj označenými údajmi.

Cieľ

Zhlukovanie zoskupuje objekty s cieľom zúžiť vzťahy a naučiť sa nové informácie zo skrytých vzorov, zatiaľ čo klasifikácia sa snaží určiť, do ktorej explicitnej skupiny patrí určitý objekt..

špecifiká

Aj keď klasifikácia nešpecifikuje, čo je potrebné sa naučiť, zoskupovanie špecifikuje požadované zlepšenie, pretože poukazuje na rozdiely zohľadnením podobností medzi údajmi..

fázy

Vo všeobecnosti pozostáva zoskupovanie iba do jednej fázy (zoskupenie), zatiaľ čo klasifikácia má dve fázy, odbornú prípravu (model sa učí zo súboru údajov o odbornej príprave) a testovanie (predpovedá sa cieľová trieda)..

Hraničné podmienky

Stanovenie okrajových podmienok je v klasifikačnom procese v porovnaní so zhlukovaním veľmi dôležité. Napríklad pri stanovovaní klasifikácie je potrebné poznať percentuálny rozsah „nízky“ v porovnaní so „stredným“ a „vysoký“.

predpoveď

V porovnaní so zhlukovaním je klasifikácia viac spojená s predikciou, pretože sa zameriava najmä na cieľové triedy identity. Môže sa to napríklad použiť pri „zisťovaní kľúčových bodov tváre“, pretože sa môže použiť na predpovedanie toho, či určitý svedok klamá alebo nie..

zložitosť

Keďže klasifikácia pozostáva z viacerých etáp, zaoberá sa predikciou a zahŕňa stupne alebo úrovne, jej „povaha je komplikovanejšia v porovnaní so zoskupovaním, ktoré sa týka hlavne zoskupovania podobných atribútov.

Počet pravdepodobných algoritmov

Klastrové algoritmy sú prevažne lineárne a nelineárne, zatiaľ čo klasifikácia pozostáva z viacerých algoritmických nástrojov, ako sú lineárne klasifikátory, neurónové siete, odhady jadra, rozhodovacie stromy a podporné vektorové stroje..

Zhlukovanie verzus klasifikácia: Tabuľka porovnávajúca rozdiel medzi zhlukovaním a klasifikáciou

clustering	klasifikácia
Údaje bez dozoru	Údaje pod dohľadom
Nehodnotí školiace sady	Má vysoko hodnotné tréningové sady
Funguje iba s neznačenými údajmi	Zahŕňa neoznačené aj označené údaje
Cieľom je identifikovať podobnosti medzi údajmi	Zameriava sa na overenie, kam patrí údaj
Určuje požadovanú zmenu	Nešpecifikuje požadované zlepšenie
Má jednu fázu	Má dve fázy
Určenie okrajových podmienok nie je prvoradé	Pri vykonávaní fáz je nevyhnutné určiť hraničné podmienky
Vo všeobecnosti sa nezaoberá predikciou	Zvýhodnené ponuky
Používa hlavne dva algoritmy	Má k dispozícii množstvo pravdepodobných algoritmov
Proces je menej komplexný	Proces je zložitejší

Zhrnutie o zoskupovaní a klasifikácii

Klastrové aj klasifikačné analýzy sa v procesoch získavania údajov veľmi využívajú.
Tieto techniky sa používajú v nespočetných vedách, ktoré sú nevyhnutné pri riešení globálnych problémov.
Klastrovanie sa väčšinou týka údajov bez dozoru; teda neoznačené, keďže klasifikácia funguje s údajmi pod dohľadom; teda označené. Toto je jeden z hlavných dôvodov, prečo zoskupovanie nepotrebuje tréningové súbory, zatiaľ čo klasifikácia robí.
V porovnaní so zhlukovaním existuje s klasifikáciou viac algoritmov.
Zhlukovanie sa snaží overiť, ako sú údaje podobné alebo rozdielne medzi sebou, zatiaľ čo klasifikácia sa zameriava na určenie „tried“ alebo skupín údajov. Vďaka tomu je klastrovací proces viac zameraný na okrajové podmienky a klasifikačnú analýzu komplikovanejší v tom zmysle, že zahŕňa viac etáp.

internet