Στον σημερινό κόσμο, η μηχανική μάθηση είναι πολύ σημαντική καθώς η τεχνητή νοημοσύνη θεωρείται αναπόσπαστο μέρος της. Η μελέτη των αλγορίθμων υπολογιστών με τη χρήση δεδομένων είναι αυτό που κάνει η μηχανική μάθηση.
Συλλέγουν δεδομένα, γνωστά και ως «στοιχεία εκπαίδευσης, για να προβλέψουν πώς θα εκτελέσουν τις εργασίες. Η μηχανική μάθηση χρησιμοποιείται σε διάφορους τομείς, όπως στην ιατρική, το φιλτράρισμα των email κ.λπ.
Η ομαδοποίηση και η ταξινόμηση χρησιμοποιούν στατιστικές μεθόδους για τη συλλογή δεδομένων, ειδικά στον τομέα της μηχανικής μάθησης.
Βασικές τακτικές
- Η ομαδοποίηση είναι μια τεχνική που χρησιμοποιείται για την ομαδοποίηση παρόμοιων σημείων δεδομένων με βάση τα χαρακτηριστικά τους, ενώ η ταξινόμηση κατηγοριοποιεί τα δεδομένα σε προκαθορισμένες κλάσεις με βάση τα χαρακτηριστικά τους.
- Η ομαδοποίηση είναι πιο χρήσιμη όταν δεν υπάρχει προηγούμενη γνώση των δεδομένων και ο στόχος είναι να ανακαλύψουμε υποκείμενα μοτίβα. Ταυτόχρονα, η ταξινόμηση είναι πιο κατάλληλη όταν ο στόχος είναι η αντιστοίχιση νέων δεδομένων σε προϋπάρχουσες κατηγορίες.
- Διάφοροι αλγόριθμοι ομαδοποίησης περιλαμβάνουν k-means, hierarchical και DBSCAN, ενώ διάφοροι αλγόριθμοι ταξινόμησης περιλαμβάνουν δέντρα αποφάσεων, λογιστική παλινδρόμηση και μηχανές διανυσμάτων υποστήριξης.
Ομαδοποίηση vs Ταξινόμηση
Η ομαδοποίηση ομαδοποιεί σημεία δεδομένων με βάση ομοιότητες χωρίς προκαθορισμένες κατηγορίες, ενώ η ταξινόμηση εκχωρεί σημεία δεδομένων σε προκαθορισμένες τάξεις χρησιμοποιώντας εποπτευόμενη μάθηση. Η βασική διαφορά έγκειται στη μαθησιακή προσέγγιση: η ομαδοποίηση χρησιμοποιεί τεχνικές χωρίς επίβλεψη και η ταξινόμηση βασίζεται σε εποπτευόμενες μεθόδους.
Η ομαδοποίηση ονομάζεται επίσης ανάλυση συστάδων στη μηχανική μάθηση. Είναι η διαδικασία κατά την οποία ένα αντικείμενο ομαδοποιείται με τέτοιο τρόπο ώστε τα αντικείμενα μέσα στα συμπλέγματα να έχουν παρόμοιες ιδιότητες, αλλά σε σύγκριση με ένα άλλο σύμπλεγμα, είναι πολύ διαφορετικό από αυτό.
Αυτή η τεχνική ομαδοποίησης χρησιμοποιείται στη στατιστική και διερευνητική ανάλυση δεδομένων σε διαδικασίες όπως η ανάλυση εικόνας, η συμπίεση δεδομένων, η ανάκτηση πληροφοριών, η αναγνώριση προτύπων, η βιοπληροφορική, τα γραφικά υπολογιστών και η μηχανική μάθηση.
Η ταξινόμηση ονομάζεται επίσης στατιστική ταξινόμηση στη μηχανική μάθηση. Είναι μια διαδικασία κατά την οποία τα αντικείμενα ταξινομούνται και τοποθετούνται σε ένα σύνολο κατηγοριοποιημένων διαμερισμάτων.
Η ταξινόμηση γίνεται σε μετρήσιμες παρατηρήσεις. Ένας αλγόριθμος που ενσωματώνει την ταξινόμηση είναι γνωστός ως ταξινομητής. Η ταξινόμηση βασίζεται σε μια διαδικασία δύο σταδίων: τα βήματα μάθησης και ταξινόμησης.
Συγκριτικός πίνακας
| Παράμετροι σύγκρισης | Ομαδοποίηση | Ταξινόμηση |
|---|---|---|
| Ορισμός | Η ομαδοποίηση είναι μια τεχνική κατά την οποία τα αντικείμενα σε μια ομάδα ομαδοποιούνται έχοντας ομοιότητες. | Η ταξινόμηση είναι μια διαδικασία κατά την οποία η παρατήρηση ταξινομείται ως είσοδος από ένα πρόγραμμα υπολογιστή. |
| ημερομηνία | Η ομαδοποίηση δεν απαιτεί δεδομένα εκπαίδευσης. | Η ταξινόμηση απαιτεί δεδομένα εκπαίδευσης. |
| Φάση | Περιλαμβάνει μονοστάδιο, δηλαδή ομαδοποίηση. | Περιλαμβάνει δύο βήματα: δεδομένα εκπαίδευσης και δοκιμές. |
| Τιτλοφόρηση | Ασχολείται με δεδομένα χωρίς ετικέτα. | Ασχολείται τόσο με επισημασμένα όσο και με δεδομένα χωρίς ετικέτα στις διαδικασίες του. |
| Σκοπός | Ο κύριος στόχος του είναι να ξετυλίξει το κρυφό μοτίβο καθώς και τις στενές σχέσεις. | Ο στόχος του είναι να ορίσει την ομάδα στην οποία ανήκουν τα αντικείμενα. |
Τι είναι το Clustering;
Η ομαδοποίηση είναι μέρος της μηχανικής εκμάθησης που ομαδοποιεί τα δεδομένα σε συμπλέγματα με υψηλή ομοιότητα, αλλά διαφορετικά συμπλέγματα μπορεί να διαφέρουν. Είναι μια μέθοδος μάθησης χωρίς επίβλεψη και χρησιμοποιείται πολύ συχνά για στατιστική ανάλυση δεδομένων.
Υπάρχουν διάφοροι τύποι αλγορίθμων ομαδοποίησης όπως K-means, DBSCAN, Fuzzy C-means, Hierarchical clustering και Gaussian (EM).
Η ομαδοποίηση δεν απαιτεί δεδομένα εκπαίδευσης. Σε σύγκριση με την ταξινόμηση, η ομαδοποίηση είναι λιγότερο περίπλοκη καθώς περιλαμβάνει μόνο ομαδοποίηση δεδομένων. Δεν δίνει ετικέτες σε κάθε ομάδα όπως ταξινόμηση.
Έχει μια διαδικασία ενός βήματος γνωστή ως Ομαδοποίηση. Η ομαδοποίηση μπορεί να διατυπωθεί ως ένα πρόβλημα βελτιστοποίησης πολλαπλών στόχων που εστιάζει σε πολλαπλά προβλήματα.
Η ομαδοποίηση δημιουργήθηκε για πρώτη φορά από τους Driver και Kroeber στον τομέα του ανθρωπολογία το έτος 1932. Στη συνέχεια εισήχθη στο διάφορο χώρο από διάφορα πρόσωπα.
Ο Cartell χρησιμοποίησε τη δημοφιλή ομαδοποίηση για την ταξινόμηση της θεωρίας χαρακτηριστικών στην ψυχολογία της προσωπικότητας το 1943. Μπορεί να διακριθεί χονδρικά ως Hard Clustering και Soft Clustering.
Έχει διαφορετικές εφαρμογές, όπως π.χ πελάτης διαχωρισμός, ανάλυση κοινωνικών δικτύων, ανίχνευση δυναμικών τάσεων δεδομένων και περιβάλλοντα υπολογιστικού νέφους.
Τι είναι η ταξινόμηση;
Η ταξινόμηση χρησιμοποιείται βασικά για την αναγνώριση προτύπων, όπου η τιμή εξόδου δίνεται στην τιμή εισόδου, ακριβώς όπως η ομαδοποίηση. Η ταξινόμηση είναι μια τεχνική που χρησιμοποιείται στην εξόρυξη δεδομένων αλλά χρησιμοποιείται και στη μηχανική μάθηση.
Στη Μηχανική Μάθηση, η έξοδος παίζει σημαντικό ρόλο και υπάρχει η ανάγκη για ταξινόμηση και παλινδρόμηση. Και οι δύο είναι αλγόριθμοι επίβλεψης μάθησης, σε αντίθεση με την ομαδοποίηση.
Όταν η έξοδος έχει διακριτική τιμή, τότε θεωρείται πρόβλημα ταξινόμησης. Οι αλγόριθμοι ταξινόμησης βοηθούν στην πρόβλεψη της εξόδου ενός δεδομένου δεδομένων όταν παρέχεται εισαγωγή σε αυτά.
Μπορεί να υπάρχουν διάφοροι τύποι ταξινομήσεων όπως δυαδική ταξινόμηση, ταξινόμηση πολλαπλών κλάσεων κ.λπ.
Οι διαφορετικοί τύποι ταξινόμησης περιλαμβάνουν επίσης νευρωνικά δίκτυα, γραμμικούς ταξινομητές: λογιστική παλινδρόμηση, ταξινομητή Naïve Bayes: Τυχαίο δάσος, Δέντρα απόφασης, Πλησιέστερο Γείτονας, και ενισχυμένα δέντρα.
Διάφορες εφαρμογές του αλγόριθμου ταξινόμησης περιλαμβάνουν αναγνώριση ομιλίας, βιομετρική αναγνώριση, αναγνώριση χειρογράφου, ανίχνευση ανεπιθύμητων μηνυμάτων ηλεκτρονικού ταχυδρομείου, έγκριση τραπεζικού δανείου, ταξινόμηση εγγράφων κ.λπ. Η ταξινόμηση απαιτεί δεδομένα εκπαίδευσης και απαιτεί προκαθορισμένα δεδομένα, σε αντίθεση με την ομαδοποίηση. Είναι μια πολύ περίπλοκη διαδικασία. Είναι αποτέλεσμα εποπτευόμενης μάθησης. Ασχολείται με δεδομένα τόσο με ετικέτα όσο και χωρίς ετικέτα. Περιλαμβάνει δύο διαδικασίες: εκπαίδευση και δοκιμή.
Κύριες διαφορές μεταξύ ομαδοποίησης και ταξινόμησης
- Η ομαδοποίηση είναι μια τεχνική στην οποία τα ομαδικά αντικείμενα συγκεντρώνονται με ομοιότητες. Είναι αποτέλεσμα εποπτευόμενης μάθησης. Η ταξινόμηση είναι μια διαδικασία κατά την οποία η παρατήρηση ταξινομείται ως είσοδος από ένα πρόγραμμα υπολογιστή. Είναι αποτέλεσμα μάθησης χωρίς επίβλεψη.
- Η ομαδοποίηση δεν απαιτεί δεδομένα εκπαίδευσης. Η ταξινόμηση απαιτεί δεδομένα εκπαίδευσης.
- Η ομαδοποίηση περιλαμβάνει μονοστάδιο, δηλαδή ομαδοποίηση. Η ταξινόμηση περιλαμβάνει δύο στάδια: εκπαίδευση και δοκιμή.
- Η ομαδοποίηση ασχολείται με δεδομένα χωρίς ετικέτα. Η ταξινόμηση ασχολείται τόσο με επισημασμένα όσο και με δεδομένα χωρίς ετικέτα στις διαδικασίες της.
- Ο κύριος στόχος της ομαδοποίησης είναι να ξεδιαλύνει το κρυφό μοτίβο καθώς και τις στενές σχέσεις. Ο στόχος της ταξινόμησης είναι να οριστεί η ομάδα στην οποία ανήκουν τα αντικείμενα.
- https://books.google.com/books?hl=en&lr=&id=HbfsCgAAQBAJ&oi=fnd&pg=PR7&dq=clustering+and+classification+&ots=RVS-xBcH89&sig=6vliHhJ_PgtjPExTofGjDlvacaM
- https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1002/9780470027318.a5204.pub2
Τελευταία ενημέρωση: 18 Ιουνίου 2023
Έχω καταβάλει τόση προσπάθεια γράφοντας αυτήν την ανάρτηση ιστολογίου για να σας προσφέρω αξία. Θα είναι πολύ χρήσιμο για μένα, αν σκέφτεστε να το μοιραστείτε στα μέσα κοινωνικής δικτύωσης ή με τους φίλους/την οικογένειά σας. Η ΚΟΙΝΟΠΟΙΗΣΗ ΕΙΝΑΙ ♥️
Η Sandeep Bhandari είναι κάτοχος πτυχίου Μηχανικού στους Υπολογιστές από το Πανεπιστήμιο Thapar (2006). Διαθέτει 20ετή εμπειρία στον τομέα της τεχνολογίας. Έχει έντονο ενδιαφέρον σε διάφορους τεχνικούς τομείς, συμπεριλαμβανομένων συστημάτων βάσεων δεδομένων, δικτύων υπολογιστών και προγραμματισμού. Μπορείτε να διαβάσετε περισσότερα για αυτόν στο δικό του βιο σελίδα.
Αυτές οι πληροφορίες είναι πολύ χρήσιμες για την κατανόηση των βασικών διαφορών μεταξύ ομαδοποίησης και ταξινόμησης, καθώς και των εφαρμογών τους.
Απολύτως! Είναι μια εξαιρετική επισκόπηση των τεχνικών μηχανικής μάθησης και των πρακτικών τους χρήσεων σε διαφορετικούς τομείς.
Ο πίνακας σύγκρισης είναι ιδιαίτερα χρήσιμος για την κατανόηση των παραμέτρων σύγκρισης μεταξύ ομαδοποίησης και ταξινόμησης. Είναι σαφές και περιεκτικό.
Συμφωνώ, η παράπλευρη σύγκριση καθιστά εύκολη την κατανόηση των βασικών διαφορών μεταξύ των δύο εννοιών.
Εκτιμώ ότι επισημαίνονται οι απαιτήσεις δεδομένων για ομαδοποίηση και ταξινόμηση. Είναι ένας ουσιαστικός παράγοντας που πρέπει να λαμβάνεται υπόψη σε εφαρμογές πραγματικού κόσμου.
Η λεπτομερής εξήγηση της ταξινόμησης, συμπεριλαμβανομένων των διαφορετικών τύπων ταξινομητών, παρέχει μια ολοκληρωμένη κατανόηση αυτής της τεχνικής μηχανικής εκμάθησης.
Πράγματι, το άρθρο παρέχει πολύτιμες πληροφορίες για τις ποικίλες εφαρμογές των αλγορίθμων ταξινόμησης και τη σημασία τους στον τομέα της μηχανικής μάθησης.
Η λεπτομερής εξήγηση της ομαδοποίησης και της ταξινόμησης είναι διορατική, ειδικά για όσους είναι νέοι στις έννοιες.
Δεν θα μπορούσα να συμφωνήσω περισσότερο. Παρέχει μια ισχυρή βάση για την κατανόηση των βασικών αρχών της μηχανικής μάθησης.
Οπωσδήποτε, ο διαχωρισμός μεταξύ προσεγγίσεων μάθησης χωρίς επίβλεψη και επίβλεψης διατυπώνεται καλά σε αυτό το άρθρο.
Οι σαφείς επεξηγήσεις της ομαδοποίησης και της ταξινόμησης είναι εξαιρετικά ενημερωτικές και παρέχουν μια ολοκληρωμένη επισκόπηση αυτών των τεχνικών μηχανικής εκμάθησης.
Δεν θα μπορούσα να συμφωνήσω περισσότερο. Το άρθρο προσφέρει μια καλά δομημένη και διορατική ανάλυση και των δύο εννοιών.
Η διάκριση μεταξύ Hard Clustering και Soft Clustering είναι μια ενδιαφέρουσα πτυχή του άρθρου και προσθέτει βάθος στη συζήτηση της ομαδοποίησης.
Οπωσδήποτε, είναι σημαντικό να λαμβάνεται υπόψη κατά την εφαρμογή μεθόδων ομαδοποίησης σε διαφορετικά περιβάλλοντα.
Το βρίσκω επίσης συναρπαστικό. Δείχνει την πολυπλοκότητα και τις αποχρώσεις των τεχνικών ομαδοποίησης σε εφαρμογές πραγματικού κόσμου.
Οι λεπτομερείς περιγραφές της ομαδοποίησης και της ταξινόμησης, μαζί με τους αντίστοιχους αλγόριθμους, προσφέρουν μια ολοκληρωμένη κατανόηση αυτών των μεθόδων μηχανικής μάθησης και τη συνάφειά τους σε διάφορες εφαρμογές.
Οπωσδηποτε. Το άρθρο μεταδίδει αποτελεσματικά τη σημασία της ομαδοποίησης και της ταξινόμησης για την αντιμετώπιση των προκλήσεων ανάλυσης δεδομένων πραγματικού κόσμου σε διαφορετικούς τομείς.
Το ιστορικό πλαίσιο που παρέχεται για τη ομαδοποίηση είναι ενδιαφέρον και προσθέτει βάθος στη συζήτηση.
Οπωσδηποτε. Η κατανόηση της προέλευσης αυτών των εννοιών βοηθά στη διαμόρφωση της σημασίας τους στη σύγχρονη ανάλυση δεδομένων και τη μηχανική μάθηση.
Η έμφαση στις προσεγγίσεις εποπτευόμενης μάθησης και η σημασία της τιμής παραγωγής στην ταξινόμηση είναι καλά διατυπωμένη και εμπλουτίζει την κατανόηση αυτών των εννοιών.
Απολύτως. Είναι μια κρίσιμη πτυχή που πρέπει να λαμβάνεται υπόψη όταν εμβαθύνουμε στην πρακτική εφαρμογή των αλγορίθμων ταξινόμησης.
Οι εφαρμογές που αναφέρονται τόσο για ομαδοποίηση όσο και για ταξινόμηση είναι ποικίλες και καταδεικνύουν τη συνάφεια αυτών των τεχνικών σε διάφορους τομείς.
Απολύτως! Τα παραδείγματα του πραγματικού κόσμου είναι ζωτικής σημασίας για την κατανόηση του αντίκτυπου της ομαδοποίησης και της ταξινόμησης σε διαφορετικά πεδία.
Συμφωνώ απολύτως. Είναι εντυπωσιακό να βλέπουμε πώς αυτές οι μέθοδοι μπορούν να εφαρμοστούν σε πρακτικά σενάρια, από τον διαχωρισμό πελατών έως το cloud computing.