U današnjem svijetu strojno učenje je vrlo važno jer se umjetna inteligencija smatra njegovim sastavnim dijelom. Proučavanje računalnih algoritama pomoću podataka ono je što radi strojno učenje.
Oni prikupljaju podatke, poznate i kao 'podaci o obuci', kako bi predvidjeli kako će izvršiti zadatke. Strojno učenje koristi se u raznim područjima, poput medicine, filtriranja e-pošte itd.
Klasteriranje i klasifikacija koriste statističke metode za prikupljanje podataka, posebno u području strojnog učenja.
Ključni za poneti
- Grupiranje je tehnika koja se koristi za grupiranje sličnih podatkovnih točaka na temelju njihovih karakteristika, dok klasifikacija kategorizira podatke u unaprijed definirane klase na temelju njihovih značajki.
- Grupiranje je korisnije kada nema prethodnog znanja o podacima, a cilj je otkriti temeljne obrasce. U isto vrijeme, klasifikacija je prikladnija kada je cilj pridružiti nove podatke postojećim kategorijama.
- Različiti algoritmi klasteriranja uključuju k-srednje vrijednosti, hijerarhijski i DBSCAN, dok različiti algoritmi klasifikacije uključuju stabla odlučivanja, logističku regresiju i strojeve za vektore podrške.
Grupiranje nasuprot klasifikaciji
Klasteriranje grupira podatkovne točke na temelju sličnosti bez unaprijed definiranih kategorija, dok klasifikacija dodjeljuje podatkovne točke unaprijed određenim razredima korištenjem nadziranog učenja. Ključna razlika leži u pristupu učenja: klasteriranje koristi nenadzirane tehnike, a klasifikacija se oslanja na nadzirane metode.
Klasteriranje se u strojnom učenju naziva i analiza klastera. To je proces u kojem se objekt grupira na takav način da objekti unutar klastera imaju slična svojstva, ali kada se usporede s drugim klasterom, jako mu se razlikuju.
Ova tehnika klasteriranja koristi se u statističkoj i istraživačkoj analizi podataka u procesima kao što su analiza slike, kompresija podataka, pronalaženje informacija, prepoznavanje uzoraka, bioinformatika, računalna grafika i strojno učenje.
Klasifikacija se također naziva statistička klasifikacija u strojnom učenju. To je proces u kojem se objekti klasificiraju i stavljaju u skup kategoriziranih odjeljaka.
Klasifikacija se vrši na temelju mjerljivih opažanja. Algoritam koji uključuje klasifikaciju poznat je kao klasifikator. Klasifikacija se temelji na procesu u dva koraka: korak učenja i korak klasifikacije.
Tabela za usporedbu
| Parametri usporedbe | grupiranje | Klasifikacija |
|---|---|---|
| Definicija | Grupiranje je tehnika u kojoj se grupiraju objekti u grupi koji imaju sličnosti. | Klasifikacija je proces u kojem se opažanja klasificiraju kao unos računalnog programa. |
| Datum | Grupiranje ne zahtijeva podatke za obuku. | Za klasifikaciju su potrebni podaci o obuci. |
| Faza | Uključuje jednostupanjsko, tj. grupiranje. | Uključuje dva koraka: podatke o obuci i testiranje. |
| označavanje | Bavi se neoznačenim podacima. | U svojim procesima radi i s označenim i s neoznačenim podacima. |
| Cilj | Njegov glavni cilj je razotkriti skriveni obrazac kao i uske odnose. | Njegov cilj je definirati skupinu kojoj objekti pripadaju. |
Što je klasteriranje?
Grupiranje je dio strojnog učenja koje grupira podatke u klastere s velikom sličnošću, ali se različiti klasteri mogu razlikovati. To je metoda nenadziranog učenja i vrlo se često koristi za statističku analizu podataka.
Postoje različite vrste algoritama klasteriranja kao što su K-srednje vrijednosti, DBSCAN, neizrazite C-srednje vrijednosti, hijerarhijsko grupiranje i Gaussian (EM).
Grupiranje ne zahtijeva podatke za obuku. U usporedbi s klasifikacijom, klasteriranje je manje složeno jer uključuje samo grupiranje podataka. Ne daje oznake svakoj grupi poput klasifikacije.
Ima proces u jednom koraku poznat kao grupiranje. Grupiranje se može formulirati kao problem optimizacije s više ciljeva koji se fokusira na više problema.
Klasteriranje su prvi stvorili Driver i Kroeber u području antropologija godine 1932. Tada su ga razne osobe uvele u različita područja.
Cartell je koristio popularno grupiranje za klasifikaciju teorije osobina u psihologiji ličnosti 1943. Može se grubo razlikovati kao tvrdo klasteriranje i meko grupiranje.
Ima različite primjene, kao npr kupac segregacija, analiza društvenih mreža, otkrivanje dinamičkih trendova podataka i okruženja računalstva u oblaku.
Što je klasifikacija?
Klasifikacija se u osnovi koristi za prepoznavanje uzoraka, gdje se izlazna vrijednost daje ulaznoj vrijednosti, baš kao i klasteriranje. Klasifikacija je tehnika koja se koristi u rudarenju podataka, ali se također koristi u strojnom učenju.
U strojnom učenju izlaz igra važnu ulogu, a tu je i potreba za klasifikacijom i regresijom. Oba su algoritmi za nadzirano učenje, za razliku od klasteriranja.
Kada izlaz ima diskretnu vrijednost, onda se to smatra problemom klasifikacije. Klasifikacijski algoritmi pomažu u predviđanju izlaza danih podataka kada im se omogući unos.
Mogu postojati različite vrste klasifikacija poput binarne klasifikacije, klasifikacije s više klasa itd.
Različite vrste klasifikacije također uključuju neuronske mreže, linearne klasifikatore: logističku regresiju, naivni Bayesov klasifikator: slučajna šuma, stabla odlučivanja, najbliže Susjed, i pojačana stabla.
Različite primjene algoritma za klasifikaciju uključuju prepoznavanje govora, biometrijsku identifikaciju, prepoznavanje rukopisa, otkrivanje neželjene e-pošte, odobrenje bankovnog kredita, klasifikaciju dokumenata itd. Klasifikacija zahtijeva podatke za obuku i zahtijeva unaprijed definirane podatke, za razliku od klasteriranja. To je vrlo složen proces. To je rezultat nadziranog učenja. Bavi se i označenim i neoznačenim podacima. Uključuje dva procesa: obuku i testiranje.
Glavne razlike između klasteriranja i klasifikacije
- Grupiranje je tehnika u kojoj se grupni objekti grupiraju sa sličnostima. To je rezultat nadziranog učenja. Klasifikacija je proces u kojem se opažanja klasificiraju kao unos računalnog programa. To je rezultat učenja bez nadzora.
- Grupiranje ne zahtijeva podatke za obuku. Za klasifikaciju su potrebni podaci o obuci.
- Grupiranje uključuje jednostupanjsko, tj. grupiranje. Klasifikacija uključuje dva koraka: obuku i testiranje.
- Klasteriranje se bavi neoznačenim podacima. Klasifikacija se u svojim procesima bavi i označenim i neoznačenim podacima.
- Glavni cilj klasteriranja je razotkriti skriveni obrazac kao i uske odnose. Cilj klasifikacije je definirati skupinu kojoj objekti pripadaju.
- 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
Zadnje ažuriranje: 18. lipnja 2023
Uložio sam mnogo truda u pisanje ovog posta na blogu kako bih vam pružio vrijednost. Bit će mi od velike pomoći ako razmislite o tome da to podijelite na društvenim medijima ili sa svojim prijateljima/obitelji. DIJELJENJE JE ♥️
Sandeep Bhandari ima diplomu inženjera računala na Sveučilištu Thapar (2006.). Ima 20 godina iskustva u području tehnologije. Ima veliki interes za razna tehnička područja, uključujući sustave baza podataka, računalne mreže i programiranje. Više o njemu možete pročitati na njegovom bio stranica.
Ove su informacije vrlo korisne za razumijevanje ključnih razlika između klasteriranja i klasifikacije, kao i njihove primjene.
Apsolutno! To je izvrstan pregled tehnika strojnog učenja i njihove praktične upotrebe u različitim područjima.
Tablica usporedbe posebno je korisna za razumijevanje parametara usporedbe između grupiranja i klasifikacije. Jasan je i koncizan.
Slažem se, usporedna usporedba olakšava razumijevanje glavnih razlika između ta dva koncepta.
Cijenim što su istaknuti zahtjevi za podacima za klasteriranje i klasifikaciju. To je ključni čimbenik koji treba uzeti u obzir u aplikacijama u stvarnom svijetu.
Detaljno objašnjenje klasifikacije, uključujući različite vrste klasifikatora, pruža sveobuhvatno razumijevanje ove tehnike strojnog učenja.
Doista, članak pruža vrijedan uvid u različite primjene klasifikacijskih algoritama i njihov značaj u području strojnog učenja.
Detaljno objašnjenje klasteriranja i klasifikacije je pronicljivo, posebno za one koji su novi u konceptima.
Ne mogu se više složiti. Pruža čvrstu osnovu za razumijevanje osnova strojnog učenja.
Apsolutno, podjela između nenadziranog i nadziranog pristupa učenju dobro je artikulirana u ovom članku.
Jasna objašnjenja klasteriranja i klasifikacije vrlo su informativna i pružaju sveobuhvatan pregled ovih tehnika strojnog učenja.
Ne mogu se više složiti. Članak nudi dobro strukturiranu i pronicljivu analizu oba koncepta.
Razlika između tvrdog klasteriranja i mekog klasteriranja intrigantan je aspekt članka i daje dubinu raspravi o klasteriranju.
Apsolutno, to je važno razmatranje pri implementaciji metoda klasteriranja u različitim kontekstima.
I meni je to fascinantno. Prikazuje složenost i nijanse tehnika klasteriranja u stvarnim aplikacijama.
Detaljni opisi klasteriranja i klasifikacije, zajedno s njihovim odgovarajućim algoritmima, nude dobro zaokruženo razumijevanje ovih metoda strojnog učenja i njihove važnosti u različitim primjenama.
Definitivno. Članak učinkovito prenosi važnost grupiranja i klasifikacije u rješavanju izazova analize podataka u stvarnom svijetu u različitim domenama.
Povijesni kontekst dat za klasteriranje je zanimljiv i daje dubinu raspravi.
Definitivno. Razumijevanje podrijetla ovih koncepata pomaže kontekstualizirati njihov značaj u modernoj analizi podataka i strojnom učenju.
Naglasak na pristupima nadziranog učenja i važnosti izlazne vrijednosti u klasifikaciji dobro je artikuliran i obogaćuje razumijevanje ovih koncepata.
Apsolutno. To je ključni aspekt koji treba uzeti u obzir kada ulazite u praktičnu implementaciju klasifikacijskih algoritama.
Spomenute primjene za klasteriranje i klasifikaciju su raznolike i pokazuju relevantnost ovih tehnika u različitim domenama.
Apsolutno! Primjeri iz stvarnog svijeta ključni su za razumijevanje utjecaja klasteriranja i klasifikacije u različitim područjima.
Potpuno se slažem. Impresivno je vidjeti kako se te metode mogu primijeniti u praktičnim scenarijima, od odvajanja kupaca do računalstva u oblaku.