Разлика између кластерирања и класификације

Технике кластерирања и класификације користе се у машинском учењу, проналажењу информација, истраживању слике и сличним задацима.

Ове две стратегије су две главне поделе процеса вађења података. У свету анализе података, ово је неопходно за управљање алгоритмима. Та два процеса тачно деле податке у скупове. Овај задатак је изузетно значајан у данашњем добу информација, јер огроман пораст података заједно са развојем треба прикладно олакшати.

Посебно, кластерирање и класификација помажу у решавању глобалних питања попут криминала, сиромаштва и болести путем науке о подацима.

Шта је кластерирање?

У основи, кластерирање укључује груписање података с обзиром на њихове сличности. Првенствено се односи на мјере удаљености и алгоритме групирања који израчунавају разлику између података и систематично их дијеле.

На пример, студенти са сличним стиловима учења групирају се заједно и подучавају их одвојено од оних са различитим приступима учењу. Код ископавања података, кластерирање се најчешће назива "техником учења без надзора", јер се групирање заснива на природној или прирођеној карактеристици.

Примењује се у неколико научних области као што су информациона технологија, биологија, криминологија и медицина.

Карактеристике кластерирања:

• Нема тачне дефиниције

Кластерирање нема прецизну дефиницију и зато постоје разни алгоритми кластера или модели кластера. Грубо говорећи, две врсте групирања су тврде и мекане. Тврдо кластерирање се односи на означавање објекта као да једноставно припада кластеру или не. Супротно томе, меко групирање или нејасно кластерирање одређује степен како нешто припада одређеној групи.

• Тешко је проценити

Валидацију или процену резултата кластер анализе често је тешко утврдити због њене инхерентне нетачности.

• Ненадзирано

Како се ради о стратегији учења без надзора, анализа се само заснива на тренутним карактеристикама; стога није потребна строга регулација.

Шта је класификација?

Класификација подразумева доделу ознака постојећим ситуацијама или класама; отуда и термин „класификација“. На пример, ученици који показују одређене карактеристике учења класификују се као визуелни полазници.

Класификација је позната и као „надзирана техника учења“, при чему машине уче из већ обележених или класификованих података. Веома је применљив у препознавању образаца, статистици и биометрији.

Карактеристике класификације

• Користи „класификатор“

Да би се анализирали подаци, класификатор је дефинисани алгоритам који конкретно мапира информације у одређену класу. На пример, алгоритам за класификацију обучио би модел да идентификује да ли је одређена ћелија малигна или бенигна.

• Процењује се помоћу уобичајених метрика

Квалитет класификационе анализе често се оцењује прецизношћу и подсећањем који су популарни метрички поступци. Класификатор се процењује у погледу његове тачности и осетљивости у препознавању излаза.

• Надзиран

Класификација је надгледана техника учења јер додељује претходно утврђене идентитете на основу упоредивих карактеристика. Одводи функцију из етикете за тренинг.

Разлике између кластерирања и класификације

1. Супервизија

Главна разлика је у томе што је кластерирање без надзора и сматра се „само-учењем“, док је класификација надгледана јер зависи од унапред дефинисаних ознака.

2. Употреба сета за тренинг

Кластерирање не употребљава снажно сетове за обуку, што су групе инстанци које се користе за генерисање групација, док за класификацију су неопходно потребни скупови за обуку да би се идентификовале сличне карактеристике.

3. Означавање

Кластерирање ради са необиљеженим подацима јер му није потребна обука. С друге стране, класификација се бави и необележеним и обележеним подацима у својим процесима.

4. Циљ

Групирање групних објеката с циљем сужавања односа као и учења нових информација из скривених образаца док класификација настоји одредити којој експлицитној групи припада одређени објект.

5. Специфичности

Иако класификација не прецизира шта треба научити, кластерирање специфицира потребно побољшање јер указује на разлике узимајући у обзир сличности података.

6. Фазе

Генерално, кластерирање се састоји само од једне фазе (групирање) док класификација има две фазе, обуку (модел се учи из скупа података о тренингу) и тестирање (предвиђа се циљна класа).

7. Гранични услови

Одређивање граничних услова је од велике важности у процесу класификације у поређењу са кластерирањем. На пример, познавање опсега процента „низак“ у поређењу са „умереним“ и „високим“ је потребно за успостављање класификације.

8. Предвиђање

У односу на кластерирање, класификација је више укључена у предвиђања јер посебно има за циљ циљне класе идентитета. На пример, ово се може применити у „детекцији кључних тачака на лицу“, јер се може користити за предвиђање да ли неки сведок лаже или не.

9. Сложеност

Будући да се класификација састоји од више фаза, бави се предвиђањем и укључује степене или нивое, њена 'природа је компликованија у поређењу с групирањем које се углавном односи на груписање сличних атрибута.

10. Број вероватних алгоритама

Алгоритми кластерирања су углавном линеарни и нелинеарни док се класификација састоји од више алгоритамских алата као што су линеарни класификатори, неуронске мреже, процена кернела, стабла одлука и машине за вектор подршке.

Кластерирање и класификација: Табела која упоређује разлику између кластерирања и класификације

Кластерирање	Класификација
Ненадзоровани подаци	Надзирани подаци
Не вреднује скупове тренинга	Да ли се високо вреднују тренинги
Ради искључиво са необиљеженим подацима	Садржи и необележене и обележене податке
Циљ је да се идентификују сличности података	Тежи да провери где дата дате припада
Наводи потребну промену	Не прецизира потребно побољшање
Има једну фазу	Има две фазе
Утврђивање граничних услова није најважније	Препознавање граничних услова је од суштинске важности за извршавање фаза
Не бави се углавном предвиђањем	Бави се предвиђањем
Углавном користи два алгоритма	Има неколико вероватних алгоритама које треба користити
Процес је мање сложен	Процес је сложенији

Сажетак о кластерирању и класификацији

• И кластерирање и класификација анализа су високо запослени у процесима вађења података.
• Ове технике се примењују у безброј наука које су од суштинске важности за решавање глобалних питања.
• Углавном, кластерирање се бави ненадзорованим подацима; стога, неозначено док класификација ради са надзираним подацима; на тај начин, означено. Ово је један од главних разлога зашто кластери не требају скупове обуке док класификација.
• Постоји више алгоритама повезаних са класификацијом у поређењу са кластерирањем.
• Кластерирање настоји да провери колико су подаци слични или различити једни другима, док се класификација фокусира на одређивање „класе“ или група података. То чини процес кластерирања више усмерен на граничне услове и класификациону анализу сложенијом у смислу да укључује више фаза.