Erinevus rühmitamise ja klassifitseerimise vahel

Klasterdamis- ja klassifitseerimistehnikaid kasutatakse masinõppes, teabe hankimisel, pildi uurimisel ja sellega seotud ülesannetes.

Need kaks strateegiat on andmete kaevandamise kaks peamist jaotust. Andmeanalüüsimaailmas on need olulised algoritmide haldamisel. Täpsemalt: mõlemad protsessid jagavad andmed kogumiteks. See ülesanne on tänapäeva infoajastu ajal väga oluline, kuna andmete tohutut suurenemist koos arenguga tuleb asjakohaselt hõlbustada.

Klastrid ja klassifikatsioon aitavad lahendada infoteaduse kaudu selliseid globaalseid küsimusi nagu kuritegevus, vaesus ja haigused.

Mis on klasterdamine?

Põhimõtteliselt hõlmab rühmitamine andmete grupeerimist vastavalt nende sarnasustele. See puudutab peamiselt vahemaa mõõtmist ja rühmitamise algoritme, mis arvutavad andmete erinevuse ja jagavad need süstemaatiliselt.

Näiteks rühmitatakse sarnaste õpistiilidega õpilased ja neid õpetatakse erinevalt erineva lähenemisviisiga õpilastest. Andmete kaevandamisel viidatakse rühmitamisele kõige sagedamini kui "juhendamata õppetehnikale", kuna rühmitamine põhineb looduslikel või loomupärastel omadustel.

Seda rakendatakse mitmes teadusvaldkonnas, näiteks infotehnoloogia, bioloogia, kriminoloogia ja meditsiin.

Klastrite omadused:

• Pole täpset määratlust

Klastrimisel pole täpset määratlust, mistõttu on olemas erinevad klasterdamisalgoritmid või klastrimudelid. Ligikaudu öeldes on kahte tüüpi klastrid kõvad ja pehmed. Raske klasterdamine on seotud objekti märgistamisega, kas see kuulub lihtsalt klastrisse või mitte. Seevastu pehmed klastrid või hägused klastrid määravad, kuidas midagi teatud rühma kuulub.

• Raske hinnata

Klastrianalüüsi tulemuste valideerimist või hindamist on selle loomupärase ebatäpsuse tõttu sageli keeruline kindlaks teha.

• Järelevalveta

Kuna see on juhendamata õpistrateegia, põhineb analüüs üksnes praegustel tunnustel; seega pole ranget regulatsiooni vaja.

Mis on klassifikatsioon?

Klassifitseerimine tähendab etikettide omistamist olemasolevatele olukordadele või klassidele; seega mõiste “klassifikatsioon”. Näiteks klassifitseeritakse visuaalseks õppijaks õpilased, kellel on teatud õppimisomadused.

Klassifikatsiooni tuntakse ka kui "juhendatud õppetehnikat", kus masinad õpivad juba märgistatud või salastatud andmetest. See on väga rakendatav mustrituvastuses, statistikas ja biomeetrias.

Klassifikatsiooni omadused

• Kasutab “klassifikaatorit”

Andmete analüüsimiseks on klassifikaator määratletud algoritm, mis kaardistab teabe konkreetsesse klassi. Näiteks koolitaks klassifitseerimise algoritm mudelit, et tuvastada, kas teatud lahter on pahaloomuline või healoomuline.

• Hinnatakse ühiste mõõdikute kaudu

Klassifikatsioonianalüüsi kvaliteeti hinnatakse sageli täpsuse ja tagasikutsumise kaudu, mis on populaarsed mõõdikutega protseduurid. Klassifikaatorit hinnatakse selle täpsuse ja tundlikkuse järgi väljundi tuvastamisel.

• Juhendatud

Klassifikatsioon on juhendatud õppetehnika, kuna see määrab eelnevalt määratletud identiteedid võrreldavate tunnuste alusel. See tuletab funktsiooni märgistatud treeningkomplektist.

Erinevused rühmitamise ja klassifitseerimise vahel

1. Järelevalve

Peamine erinevus on see, et rühmitamine on järelevalveta ja seda peetakse iseõppimiseks, samas kui klassifitseerimist kontrollitakse, kuna see sõltub etteantud etikettidest.

2. Treeningkomplekti kasutamine

Klastrite koostamisel ei kasutata koolituskomplekte, mis on rühmituste genereerimiseks kasutatud eksemplaride rühmad, kuigi klassifikatsioon vajab sarnaste tunnuste tuvastamiseks hädavajalikult treeningkomplekte..

3. Sildistamine

Klasterdamine töötab sildistamata andmetega, kuna see ei vaja koolitust. Teisest küljest käsitleb klassifitseerimine oma protsessides nii märgistamata kui ka märgistatud andmeid.

4. Eesmärk

Objektide rühmitamine eesmärgiga kitsendada suhteid ja õppida varjatud mustrite põhjal uudset teavet, samas kui klassifitseerimise eesmärk on kindlaks teha, millisesse selgesõnalisse rühma teatud objekt kuulub.

5. Spetsiifika

Kuigi klassifikatsioon ei täpsusta, mida on vaja õppida, täpsustab klasterdamine nõutavat täiustust, kuna toob välja erinevused, võttes arvesse andmete sarnasusi.

6. Faasid

Üldiselt koosneb rühmitamine ainult ühest etapist (rühmitamine), samas kui klassifitseerimisel on kaks etappi: koolitus (mudel õpib treeningute andmekogumist) ja testimine (ennustatakse sihiklassi).

7. Piiritingimused

Piirtingimuste kindlaksmääramine on klastriseerimisel väga oluline klassifitseerimisprotsessis. Näiteks on klassifikatsiooni määramiseks vaja teada protsentuaalset vahemikku „madal” võrreldes „mõõduka” ja „kõrgega”.

8. Ennustamine

Võrreldes klastritega on klassifitseerimine rohkem seotud ennustamisega, kuna selle eesmärk on eriti määratleda identiteedi sihtklassid. Näiteks võib seda kasutada näo võtmepunktide tuvastamisel, kuna seda saab kasutada ennustamaks, kas mõni tunnistaja valetab või mitte..

9. Keerukus

Kuna klassifikatsioon koosneb mitmest etapist, tegeleb ennustamisega ja hõlmab kraadi või taset, on selle olemus keerukam võrreldes klastrimisega, mis tegeleb peamiselt sarnaste tunnuste rühmitamisega.

10. Võimalike algoritmide arv

Klasterdamisalgoritmid on peamiselt lineaarsed ja mittelineaarsed, samas kui klassifikatsioon koosneb rohkem algoritmilistest tööriistadest nagu lineaarsed klassifikaatorid, närvivõrgud, tuuma hinnang, otsustuspuud ja tugivektorimasinad.

Klastrid vs klassifikatsioon: tabel, milles võrreldakse klastrimise ja klassifitseerimise erinevusi

Klastrid	Klassifikatsioon
Järelevalveta andmed	Jälgitavad andmed
Ei hinda treeningkomplekte kõrgelt	Kas hindab treeningkomplekte kõrgelt
Töötab ainult sildistamata andmetega	Kaasatakse nii sildistamata kui ka sildistamata andmed
Eesmärk on tuvastada andmete sarnasusi	Selle eesmärk on kontrollida, kuhu tugipunkt kuulub
Määrab vajaliku muudatuse	Ei täpsusta vajalikku parendust
Tal on üks faas	Tal on kaks faasi
Piirtingimuste kindlaksmääramine pole esmatähtis	Faaside teostamisel on oluline piirtingimuste tuvastamine
Ennustamisega üldiselt ei tegeleta	Tegeleb ennustamisega
Töötab peamiselt kaks algoritmi	Tal on mitmeid tõenäolisi kasutatavaid algoritme
Protsess on vähem keeruline	Protsess on keerulisem

Kokkuvõte klastrimise ja klassifitseerimise kohta

• Nii klasterdamis- kui ka klassifitseerimisanalüüsid on andmekaevandamise protsessides väga kasulikud.
• Neid tehnikaid kasutatakse hulgaliselt teadusi, mis on olulised globaalsete probleemide lahendamisel.
• Enamasti tegeleb klasterdamine järelevalveta andmetega; seega märgistamata arvestades, et klassifikatsioon töötab järelevalve all olevate andmetega; seega märgistatud. See on üks peamisi põhjuseid, miks klastrimine ei vaja klassifitseerimise ajal treeningkomplekte.
• Võrreldes klastrimisega on klassifitseerimisega seotud rohkem algoritme.
• Klasterdamise eesmärk on kontrollida, kas andmed on üksteisega sarnased või erinev, samas kui klassifitseerimine keskendub andmete klasside või rühmade kindlaksmääramisele. See muudab klastrimisprotsessi keskendudes rohkem piirtingimustele ja klassifitseerimise analüüsi keerukamaks selles mõttes, et see hõlmab rohkem etappe.