Skillnad mellan klustring och klassificering

Clustering och klassificeringstekniker används för maskininlärning, informationshämtning, bildundersökning och relaterade uppgifter.

Dessa två strategier är de två huvudavdelningarna av data mining processer. I dataanalysvärlden är dessa viktiga för att hantera algoritmer. Specifikt delar båda dessa processer upp data i uppsättningar. Denna uppgift är mycket relevant i dagens informationsålder, eftersom den enorma ökningen av data som är kopplad till utveckling behöver lämpligt underlättas.

Klyftning och klassificering hjälper till att lösa globala problem som brottslighet, fattigdom och sjukdomar genom datavetenskap.

Vad är Clustering?

I grund och botten innebär gruppering att gruppera data med avseende på deras likheter. Det handlar främst om distansåtgärder och klusteralgoritmer som beräknar skillnaden mellan data och delar dem systematiskt.

Till exempel grupperas elever med liknande inlärningsstilar tillsammans och lärs separat från dem med olika inlärningsmetoder. I datautvinning kallas gruppering vanligen "oövervakad inlärningsteknik" eftersom grupperingen är baserad på en naturlig eller inneboende egenskap.

Den tillämpas på flera vetenskapsområden som informationsteknik, biologi, kriminologi och medicin.

Kännetecken för clustering:

• Ingen exakt definition

Clustering har ingen exakt definition, varför det finns olika klusteralgoritmer eller klustermodeller. Grovt sagt är de två typerna av kluster hårda och mjuka. Hård klustring handlar om att märka ett objekt som helt enkelt tillhör ett kluster eller inte. I motsats härtill anger mjuk klustring eller fuzzy clustering graden av hur något tillhör en viss grupp.

• Svårt att utvärderas

Valideringen eller bedömningen av resultat från gruppanalys är ofta svår att fastställa på grund av sin inneboende oaktslighet.

• Oövervakad

Eftersom det är en oövervakad inlärningsstrategi är analysen endast baserad på nuvarande funktioner. Därför behövs ingen stringent reglering.

Vad är klassificering?

Klassificering innebär att etiketter läggs till befintliga situationer eller klasser. följaktligen termen "klassificering". Exempelvis klassificeras studenter som visuella lärare som uppvisar vissa inlärningsegenskaper.

Klassificering är också känd som "övervakad lärteknik" där maskiner lär sig av redan märkta eller klassificerade data. Det är mycket användbart i mönsterigenkänning, statistik och biometri.

Kännetecken för klassificering

• Använder en "klassificerare"

För att analysera data är en klassificerare en definierad algoritm som konkret kartlägger en information till en specifik klass. Exempelvis skulle en klassificeringsalgoritm träna en modell för att identifiera huruvida en viss cell är malign eller godartad.

• Utvärderas genom vanliga mätvärden

Kvaliteten på en klassificeringsanalys bedöms ofta genom precision och återkallande vilka är populära metriska förfaranden. En klassificerare utvärderas med avseende på dess noggrannhet och känslighet vid identifiering av utgången.

• övervakad

Klassificering är en övervakad inlärningsteknik, eftersom den tilldelar tidigare fastställda identiteter baserade på jämförbara funktioner. Det härleder en funktion från en märkt träningssats.

Skillnader mellan clustering och klassificering

1. Övervakning

Huvudskillnaden är att klustring är obesvarad och anses vara "självlärande" medan klassificering övervakas eftersom det beror på fördefinierade etiketter.

2. Användning av träningsuppsättning

Clustering använder inte tröghetssätt, vilket är grupper av instanser som används för att generera grupperingarna, medan klassificering nödvändigtvis behöver träningssatser för att identifiera liknande egenskaper.

3. märkning

Clustering fungerar med omärkt data eftersom det inte behöver träna. Å andra sidan handlar klassificeringen om både omärkta och märkta data i sina processer.

4. Mål

Clustering grupperar objekt med syfte att begränsa relationer samt lära sig ny information från dolda mönster medan klassificeringen syftar till att bestämma vilken explicit grupp ett visst objekt tillhör.

5. Specifikt

Medan klassificeringen inte anger vad som behöver läras, specificerar clustering den nödvändiga förbättringen eftersom den pekar på skillnaderna genom att överväga likheterna mellan data.

6. faser

Klustret består i allmänhet av en enda fas (gruppering) medan klassificeringen har två steg, träning (modell lär sig från träningsdataset) och testning (målklass förutses).

7. Gränsvärden

Att bestämma gränsvillkorna är mycket viktigt i klassificeringsprocessen jämfört med klustring. Att veta att procentandelen av "låg" jämfört med "måttlig" och "hög" behövs för att fastställa klassificeringen.

8. Förutsägelse

I jämförelse med gruppering är klassificeringen mer involverad i förutsägelse eftersom den särskilt syftar till att identifiera målklasser. Till exempel kan detta tillämpas i "upptäckt av ansiktsnycklar" som det kan användas för att förutsäga om ett visst vittne ligger eller inte.

9. Komplexitet

Eftersom klassificeringen består av flera etapper, handlar om förutsägelse och involverar grader eller nivåer, är dess natur mer komplicerad jämfört med gruppering som huvudsakligen handlar om att gruppera liknande attribut.

10. Antal sannolika algoritmer

Klypningsalgoritmer är huvudsakligen linjära och olinjära medan klassificering består av mer algoritmiska verktyg, såsom linjära klassificatorer, neurala nätverk, kärnanestimering, beslutsträd och stödvektormaskiner.

Clustering vs klassificering: Tabell som jämför skillnaden mellan clustering och klassificering

kluster	Klassificering
Oövervakad data	Övervakad data
Inte mycket värdefulla träningsuppsättningar	Gör högt värde träningssatser
Fungerar endast med omärkta data	Involver både omärkt och märkt data
Syftar till att identifiera likheter mellan data	Avsikten är att verifiera var ett datum hör till
Anger önskad ändring	Anger inte nödvändig förbättring
Har en enda fas	Har två faser
Att bestämma gränsvillkor är inte avgörande	Att identifiera gränsvillkoren är avgörande för genomförandet av faserna
Handlar inte i allmänhet om förutsägelse	Erbjudanden med förutsägelse
Anställer huvudsakligen två algoritmer	Har ett antal sannolika algoritmer att använda
Processen är mindre komplex	Processen är mer komplex

Sammanfattning om kluster och klassificering

• Både kluster- och klassificeringsanalyser är mycket anställda i data mining processer.
• Dessa tekniker tillämpas i en mängd vetenskap som är nödvändiga för att lösa globala problem.
• För det mesta handlar clustering om oövervakad data; därmed omärkt medan klassificeringen fungerar med övervakad data; således märkt. Detta är en av de främsta anledningarna till att gruppering inte behöver träningssatser medan klassificeringen gör det.
• Det finns fler algoritmer förknippade med klassificering jämfört med kluster.
• Clustering syftar till att verifiera hur data är lika eller annorlunda bland varandra medan klassificeringen fokuserar på att bestämma datas "klasser" eller grupper. Detta gör klustringsprocessen mer inriktad på gränsvillkor och klassificeringsanalysen är mer komplicerad i den meningen att det innebär fler steg.