Forskjell mellom clustering og klassifisering

Klyngings- og klassifiseringsteknikker brukes i maskinlæring, informasjonssøking, bildeundersøkelse og relaterte oppgaver.

Disse to strategiene er de to hoveddelene av data mining prosesser. I dataanalysen er disse viktige for å administrere algoritmer. Nærmere bestemt deler begge disse prosessene data i sett. Denne oppgaven er svært relevant i dagens informasjonsalder, da den enorme økningen av data kombinert med utvikling må tilrettelegges.

Klustring og klassifisering bidrar spesielt til å løse globale problemer som kriminalitet, fattigdom og sykdommer gjennom datavitenskap.

Hva er Clustering?

I utgangspunktet involverer clustering gruppering av data i forhold til deres likheter. Det er først og fremst opptatt av avstandsmål og klyngalgoritmer som beregner forskjellen mellom data og deler dem systematisk.

For eksempel grupperes studenter med lignende læringsstiler sammen og læres separat fra de med ulike læringsmetoder. I data mining er klynging vanligvis referert til som "ikke-overvåket læringsteknologi" som grupperingen er basert på en naturlig eller iboende egenskap.

Den brukes på flere vitenskapelige felt som informasjonsteknologi, biologi, kriminologi og medisin.

Kjennetegn ved clustering:

• Ingen presis definisjon

Clustering har ingen presis definisjon, og derfor er det ulike klyngalgoritmer eller klyngemodeller. Grovt sett er de to typer clustering hard og myk. Hard clustering er opptatt av å merke et objekt som bare tilhører en klynge eller ikke. I motsetning til dette spesifiserer soft clustering eller fuzzy clustering graden av hvordan noe tilhører en bestemt gruppe.

• Vanskelig å bli vurdert

Valideringen eller vurderingen av resultatene fra klynganalyse er ofte vanskelig å fastslå på grunn av sin iboende inexaktitet.

• unsupervised

Som det er en ikke-overvåket læringsstrategi, er analysen bare basert på dagens funksjoner; Derfor er det ikke nødvendig med streng regulering.

Hva er klassifisering?

Klassifisering innebærer å tildele etiketter til eksisterende situasjoner eller klasser; dermed begrepet "klassifisering". For eksempel klassifiseres studenter som viser visse læringsegenskaper som visuelle lærere.

Klassifisering er også kjent som "overvåket læringsteknologi" hvor maskiner lærer av allerede merket eller klassifisert data. Det er svært anvendelig i mønstergenkjenning, statistikk og biometri.

Kjennetegn ved klassifisering

• Bruker en "Classifier"

For å analysere data er en klassifikator en definert algoritme som konkret kartlegger en informasjon til en bestemt klasse. For eksempel ville en klassifikasjonsalgoritme trene en modell for å identifisere om en bestemt celle er ondartet eller godartet.

• Evaluert gjennom vanlige beregninger

Kvaliteten på en klassifikasjonsanalyse vurderes ofte gjennom presisjon og tilbakekalling som er populære metriske prosedyrer. En klassifikator vurderes med hensyn til dens nøyaktighet og følsomhet ved å identifisere utgangen.

• veiledet

Klassifisering er en veiledet læringsteknikk, da den tilordner tidligere bestemte identiteter basert på sammenlignbare funksjoner. Det danner en funksjon fra et merket treningssett.

Forskjeller mellom clustering og klassifisering

1. Tilsyn

Hovedforskjellen er at clustering er uovervåket og betraktes som "selvlærende", mens klassifisering blir overvåket da det avhenger av forhåndsdefinerte etiketter.

2. Bruk av treningssett

Clustering benytter ikke treningstrender, som er grupper av forekomster som er ansatt for å generere grupperinger, mens klassifisering nødvendigvis trenger treningssett for å identifisere liknende egenskaper.

3. Merking

Clustering fungerer med umerkede data fordi den ikke trenger trening. På den annen side handler klassifisering med både umerkede og merkede data i sine prosesser.

4. Mål

Clustering grupperer objekter med sikte på å begrense relasjoner samt lære ny informasjon fra skjulte mønstre mens klassifiseringen søker å bestemme hvilken eksplisitt gruppe et bestemt objekt tilhører.

5. nærmere

Mens klassifisering ikke spesifiserer hva som må læres, spesifiserer clustering den nødvendige forbedringen, da den peker på forskjellene ved å vurdere likhetene mellom dataene.

6. faser

Klustring består vanligvis kun av en enkeltfase (gruppering) mens klassifiseringen har to faser, trening (modell lærer fra treningsdatasett) og testing (målklassen er spådd).

7. Grensebetingelser

Bestemmelse av grensevilkårene er svært viktig i klassifiseringsprosessen sammenlignet med clustering. For eksempel er det nødvendig å vite at prosentandelen av "lav" i forhold til "moderat" og "høy" er nødvendig for å etablere klassifiseringen.

8. Prediksjon

I forhold til klynger er klassifisering mer involvert med prediksjon, da den spesielt har som mål å identifisere målklasser. For eksempel kan dette brukes i "ansiktsnøkkelsporing" som det kan brukes til å forutsi om et visst vitne lyver eller ikke.

9. kompleksitet

Siden klassifisering består av flere stadier, omhandler prediksjon, og involverer grader eller nivåer, er dens natur mer komplisert sammenlignet med clustering som hovedsakelig er opptatt av å gruppere lignende egenskaper.

10. Antall sannsynlige algoritmer

Klyngningsalgoritmer er hovedsakelig lineære og ikke-lineære, mens klassifisering består av flere algoritmiske verktøy, for eksempel lineære klassifiseringsorganer, nevrale nettverk, kjerneberegning, beslutningstrener og støttevektormaskiner.

Clustering vs klassifisering: Tabell som sammenligner forskjellen mellom clustering og klassifisering

Gruppering	Klassifisering
Unsupervised data	Overvåket data
Er ikke veldig verdifull treningssett	Støtter høyverdig trening
Fungerer bare med umerkede data	Involver både umerket og merket data
Formålet med å identifisere likheter mellom data	Målet er å verifisere hvor en dato tilhører
Angir nødvendig endring	Angir ikke nødvendig forbedring
Har en enkelt fase	Har to faser
Det er ikke avgjørende å bestemme grenseforhold	Det er viktig å identifisere grensevilkårene i gjennomføringen av fasene
Regner vanligvis ikke med prediksjon	Tilbud med prediksjon
Ansetter hovedsakelig to algoritmer	Har en rekke sannsynlige algoritmer å bruke
Prosessen er mindre kompleks	Prosessen er mer kompleks

Sammendrag om clustering og klassifisering

• Både clustering og klassifiseringsanalyser er svært ansatt i data mining prosesser.
• Disse teknikkene brukes i et mylder av vitenskap som er avgjørende for å løse globale problemer.
• Mesteparten handler clustering med uovervåket data; dermed unlabeled mens klassifisering arbeider med overvåket data; dermed merket. Dette er en av de viktigste årsakene til at clustering ikke trenger treningssett når klassifiseringen gjør det.
• Det er flere algoritmer assosiert med klassifisering i forhold til clustering.
• Clustering søker å verifisere hvordan data er like eller ulik blant hverandre mens klassifisering fokuserer på å bestemme datas "klasser" eller grupper. Dette gjør clusteringsprosessen mer fokusert på grenseforhold og klassifikasjonsanalysen mer komplisert i den forstand at det involverer flere stadier.