Verschil tussen clustering en classificatie

Clustering en classificatietechnieken worden gebruikt bij het leren van apparaten, het ophalen van informatie, het onderzoeken van afbeeldingen en gerelateerde taken.

Deze twee strategieën zijn de twee belangrijkste onderdelen van dataminingprocessen. In de wereld van gegevensanalyse zijn deze essentieel voor het beheer van algoritmen. In het bijzonder verdelen deze beide processen gegevens in sets. Deze taak is zeer relevant in het huidige informatietijdperk, omdat de immense toename van gegevens in combinatie met ontwikkeling op de juiste manier moet worden gefaciliteerd.

Concreet helpen clustering en classificatie bij het oplossen van mondiale problemen zoals criminaliteit, armoede en ziekten via gegevenswetenschap.

Wat is clusteren?

Kort gezegd, clustering omvat het groeperen van gegevens met betrekking tot hun overeenkomsten. Het gaat in de eerste plaats om afstandsmaten en clusteringalgoritmen die het verschil tussen gegevens berekenen en ze systematisch verdelen.

Studenten met vergelijkbare leerstijlen worden bijvoorbeeld bij elkaar gegroepeerd en worden gescheiden van degenen met verschillende leerbenaderingen onderwezen. In datamining wordt clustering meestal aangeduid als "unsupervised learning technic" omdat de groepering gebaseerd is op een natuurlijk of inherent kenmerk.

Het wordt toegepast op verschillende wetenschappelijke gebieden, zoals informatietechnologie, biologie, criminologie en medicijnen.

Kenmerken van Clustering:

• Geen exacte definitie

Clustering heeft geen nauwkeurige definitie, daarom zijn er verschillende clusteringalgoritmen of clustermodellen. Grof gezegd zijn de twee soorten clustering hard en zacht. Harde clustering heeft betrekking op het labelen van een object als eenvoudigweg behorend tot een cluster of niet. In tegenstelling hiermee specificeert zachte clustering of fuzzy clustering de mate waarin iets bij een bepaalde groep hoort.

• Moeilijk te evalueren

De validatie of beoordeling van resultaten van clusteranalyse is vaak moeilijk te achterhalen vanwege de inherente onjuistheid ervan.

• Ongecontroleerd

Omdat het een niet-gecontroleerde leerstrategie is, is de analyse slechts gebaseerd op de huidige kenmerken; er is dus geen strikte regelgeving nodig.

Wat is classificatie?

Classificatie houdt in het toewijzen van labels aan bestaande situaties of klassen; vandaar de term "classificatie". Studenten die bepaalde leerkenmerken vertonen, worden bijvoorbeeld geclassificeerd als visuele studenten.

Classificatie wordt ook wel "begeleide leertechniek" genoemd, waarbij machines leren van reeds gelabelde of geclassificeerde gegevens. Het is zeer toepasbaar in patroonherkenning, statistieken en biometrie.

Kenmerken van classificatie

• Gebruikt een "Classifier"

Voor het analyseren van gegevens is een classificator een gedefinieerd algoritme dat concreet een informatie toewijst aan een specifieke klasse. Een classificatie-algoritme zou bijvoorbeeld een model trainen om te identificeren of een bepaalde cel kwaadaardig of goedaardig is.

• Geëvalueerd via gemeenschappelijke statistieken

De kwaliteit van een classificatieanalyse wordt vaak beoordeeld aan de hand van precisie en recall, wat populaire metriekprocedures zijn. Een classificator wordt geëvalueerd met betrekking tot de nauwkeurigheid en gevoeligheid bij het identificeren van de uitvoer.

• begeleid

Classificatie is een begeleide leertechniek, omdat het eerder bepaalde identiteiten toewijst op basis van vergelijkbare functies. Het leidt een functie af van een gelabelde trainingsset.

Verschillen tussen clustering en classificatie

1. Toezicht

Het belangrijkste verschil is dat clustering niet wordt gecontroleerd en wordt beschouwd als 'zelflerend', terwijl de classificatie wordt bewaakt omdat deze afhankelijk is van vooraf gedefinieerde labels.

2. Gebruik van trainingsset

Bij clustering worden trainingssets niet schrijnend gebruikt, wat groepen instanties zijn die worden gebruikt om de groeperingen te genereren, terwijl de classificatie dwingende trainingsets vereist om soortgelijke kenmerken te identificeren.

3. labeling

Clustering werkt met niet-gelabelde gegevens omdat er geen training voor nodig is. Aan de andere kant heeft classificatie betrekking op zowel niet-gelabelde als gelabelde gegevens in haar processen.

4. Doel

Clustering groepeert objecten met het doel relaties te beperken en nieuwe informatie te leren van verborgen patronen, terwijl classificatie probeert te bepalen tot welke expliciete groep een bepaald object behoort.

5. Bijzonderheden

Hoewel classificatie niet specificeert wat er moet worden geleerd, specificeert clustering de vereiste verbetering omdat het de verschillen aangeeft door rekening te houden met de overeenkomsten tussen gegevens..

6. fasen

Over het algemeen bestaat clustering alleen uit een enkele fase (groepering), terwijl classificatie twee fasen heeft, training (model leert van trainingsgegevensset) en testen (doelklasse is voorspeld).

7. Grensvoorwaarden

Het bepalen van de randvoorwaarden is zeer belangrijk in het classificatieproces in vergelijking met clustering. Bijvoorbeeld, het kennen van het percentage bereik van "laag" vergeleken met "matig" en "hoog" is nodig bij het vaststellen van de classificatie.

8. Voorspelling

In vergelijking met clustering is classificatie meer betrokken bij voorspelling omdat het met name gericht is op het identificeren van doelgroepen. Dit kan bijvoorbeeld worden toegepast in "detectie van gezichtsleutelpunten", omdat het kan worden gebruikt om te voorspellen of een bepaalde getuige liegt of niet.

9. ingewikkeldheid

Omdat classificatie uit meerdere fasen bestaat, zich bezighoudt met voorspelling en graden of niveaus omvat, is de aard ervan gecompliceerder in vergelijking met clustering, die zich voornamelijk richt op het groeperen van vergelijkbare kenmerken..

10. Aantal waarschijnlijke algoritmen

Clusteringalgoritmen zijn voornamelijk lineair en niet-lineair, terwijl classificatie bestaat uit meer algoritmische hulpmiddelen zoals lineaire classificatoren, neurale netwerken, kernelschatting, beslissingsbomen en ondersteuningsvectomachines.

Clustering versus classificatie: tabel die het verschil tussen clustering en classificatie vergelijkt

clustering	Classificatie
Niet-gesuperviseerde gegevens	Bewaakte gegevens
Waardeert trainingssets niet erg	Stelt trainingssets zeer op prijs
Werkt alleen met niet-gelabelde gegevens	Omvat zowel niet-gelabelde als gelabelde gegevens
Doelstellingen om overeenkomsten tussen gegevens te identificeren	Doelstellingen om te verifiëren waar een gegeven toe behoort
Geeft de vereiste wijziging aan	Specificeert geen vereiste verbetering
Heeft een enkele fase	Heeft twee fasen
Bepaling van randvoorwaarden is niet van het grootste belang	Het identificeren van de randvoorwaarden is essentieel bij het uitvoeren van de fasen
Over het algemeen gaat het niet over voorspelling	Werkt met voorspelling
Werkt hoofdzakelijk met twee algoritmen	Heeft een aantal waarschijnlijke algoritmen om te gebruiken
Proces is minder complex	Het proces is complexer

Samenvatting over clustering en classificatie

• Zowel clustering als classificerende analyses worden in hoge mate gebruikt in dataminingprocessen.
• Deze technieken worden toegepast in een groot aantal wetenschappen die essentieel zijn voor het oplossen van mondiale problemen.
• Meestal gaat clustering over niet-gecontroleerde gegevens; dus niet-gelabeld, terwijl classificatie werkt met bewaakte gegevens; dus, gelabeld. Dit is een van de belangrijkste redenen waarom clustering geen trainingsset nodig heeft terwijl de classificatie dat wel doet.
• Er zijn meer algoritmen geassocieerd met classificatie in vergelijking met clustering.
• Clustering probeert te verifiëren hoe gegevens vergelijkbaar of ongelijk aan elkaar zijn, terwijl de classificatie zich richt op het bepalen van de "klassen" of groepen van gegevens. Dit maakt het clusterproces meer gefocust op randvoorwaarden en de classificatieanalyse is gecompliceerder in de zin dat het meer fasen omvat.