Clustering vs classificazione: differenza e confronto

Nel mondo di oggi, l'apprendimento automatico è molto importante in quanto l'intelligenza artificiale è vista come parte integrante di esso. Lo studio degli algoritmi informatici utilizzando i dati è ciò che fa l'apprendimento automatico.

Raccolgono dati, noti anche come "dati di addestramento", per prevedere come eseguiranno le attività. L'apprendimento automatico viene utilizzato in una varietà di aree, come in medicina, filtraggio delle e-mail, ecc.

Il clustering e la classificazione utilizzano metodi statistici per la raccolta dei dati, in particolare nel campo dell'apprendimento automatico.

Punti chiave

1. Il clustering è una tecnica utilizzata per raggruppare punti dati simili in base alle loro caratteristiche, mentre la classificazione categorizza i dati in classi predefinite in base alle loro caratteristiche.
2. Il clustering è più utile quando non c'è una conoscenza preliminare dei dati e l'obiettivo è scoprire i modelli sottostanti. Allo stesso tempo, la classificazione è più adatta quando l'obiettivo è assegnare nuovi dati a categorie preesistenti.
3. Vari algoritmi di clustering includono k-mean, gerarchico e DBSCAN, mentre vari algoritmi di classificazione includono alberi decisionali, regressione logistica e macchine vettoriali di supporto.

Clustering vs Classificazione

Il clustering raggruppa i punti dati in base alle somiglianze senza categorie predefinite, mentre la classificazione assegna i punti dati a classi predeterminate utilizzando l'apprendimento supervisionato. La differenza fondamentale risiede nell'approccio di apprendimento: il clustering utilizza tecniche non supervisionate e la classificazione si basa su metodi supervisionati.

Il clustering è anche chiamato analisi dei cluster nell'apprendimento automatico. È il processo in cui un oggetto viene raggruppato in modo tale che gli oggetti all'interno dei cluster abbiano proprietà simili, ma rispetto a un altro cluster, è molto diverso da esso.

Questa tecnica di clustering viene utilizzata nell'analisi statistica ed esplorativa dei dati in processi come l'analisi delle immagini, la compressione dei dati, il recupero delle informazioni, il riconoscimento dei modelli, la bioinformatica, la computer grafica e l'apprendimento automatico.

La classificazione è anche chiamata classificazione statistica nell'apprendimento automatico. È un processo in cui gli oggetti vengono classificati e inseriti in una serie di compartimenti categorizzati.

La classificazione viene effettuata su osservazioni quantificabili. Un algoritmo che incorpora la classificazione è noto come classificatore. La classificazione si basa su un processo in due fasi: le fasi di apprendimento e classificazione.

Tavola di comparazione

Parametri di confronto	il clustering	Classificazione
Definizione	Il clustering è una tecnica in cui gli oggetti in un gruppo sono raggruppati con somiglianze.	La classificazione è un processo in cui l'osservazione è classificata come input da un programma per computer.
Dati	Il clustering non richiede dati di addestramento.	La classificazione richiede dati di addestramento.
Fase	Include un singolo stadio, cioè un raggruppamento.	Include due fasi: dati di addestramento e test.
Etichettatura	Si tratta di dati non etichettati.	Si occupa di dati etichettati e non etichettati nei suoi processi.
Obiettivo	Il suo obiettivo principale è svelare lo schema nascosto e le relazioni strette.	Il suo obiettivo è definire il gruppo a cui appartengono gli oggetti.

Cos'è il clustering?

Il clustering fa parte dell'apprendimento automatico che raggruppa i dati in cluster con elevata somiglianza, ma i diversi cluster possono differire. È un metodo di apprendimento non supervisionato ed è molto comunemente usato per l'analisi dei dati statistici.

Esistono diversi tipi di algoritmi di clustering come K-means, DBSCAN, Fuzzy C-means, clustering gerarchico e gaussiano (EM).

Il clustering non richiede dati di addestramento. Rispetto alla classificazione, il clustering è meno complesso in quanto include solo il raggruppamento dei dati. Non assegna etichette a ogni gruppo come la classificazione.

Ha un processo a passaggio singolo noto come Raggruppamento. Il clustering può essere formulato come un problema di ottimizzazione multi-obiettivo incentrato su più problemi.

Il clustering è stato creato per la prima volta da Driver e Kroeber nel campo dell'antropologia nell'anno 1932. Successivamente è stato introdotto in vari campi da varie persone.

Cartell ha utilizzato il clustering popolare per la classificazione della teoria dei tratti nella psicologia della personalità nel 1943. Può essere approssimativamente distinto come Hard Clustering e Soft Clustering.

Ha diverse applicazioni, come la segregazione dei clienti, l'analisi dei social network, il rilevamento delle tendenze dinamiche dei dati e gli ambienti di cloud computing.

Cos'è la classificazione?

La classificazione viene fondamentalmente utilizzata per il riconoscimento di modelli, in cui il valore di output viene assegnato al valore di input, proprio come il clustering. La classificazione è una tecnica utilizzata nel data mining ma utilizzata anche nell'apprendimento automatico.

In Machine Learning, l'output gioca un ruolo importante e nasce la necessità di Classificazione e Regressione. Entrambi sono algoritmi di apprendimento supervisionato, a differenza del clustering.

Quando l'output ha un valore discreto, viene considerato un problema di classificazione. Gli algoritmi di classificazione aiutano a prevedere l'output di un determinato dato quando viene fornito loro l'input.

Possono esserci vari tipi di classificazioni come la classificazione binaria, la classificazione multiclasse, ecc.

Diversi tipi di classificazione includono anche reti neurali, classificatori lineari: regressione logistica, classificatore Naïve Bayes: foresta casuale, alberi decisionali, più vicino prossimoe alberi potenziati.

Varie applicazioni dell'algoritmo di classificazione includono riconoscimento vocale, identificazione biometrica, riconoscimento della grafia, rilevamento di posta indesiderata, approvazione di prestiti bancari, classificazione di documenti, ecc. La classificazione richiede dati di addestramento e richiede dati predefiniti, a differenza del clustering. È un processo molto complesso. È il risultato di un apprendimento supervisionato. Si occupa di dati etichettati e non etichettati. Si tratta di due processi: formazione e test.

Principali differenze tra clustering e classificazione

1. Il clustering è una tecnica in cui gli oggetti di gruppo sono raggruppati con somiglianze. È il risultato di un apprendimento supervisionato. La classificazione è un processo in cui l'osservazione è classificata come input da un programma per computer. È il risultato di un apprendimento senza supervisione.
2. Il clustering non richiede dati di addestramento. La classificazione richiede dati di addestramento.
3. Il clustering include il raggruppamento a fase singola. La classificazione comprende due fasi: formazione e test.
4. Il clustering si occupa di dati senza etichetta. La classificazione si occupa di dati etichettati e non etichettati nei suoi processi.
5. L'obiettivo principale del clustering è svelare il modello nascosto e le relazioni strette. L'obiettivo della classificazione è definire il gruppo a cui appartengono gli oggetti.

Bibliografia

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2. https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1002/9780470027318.a5204.pub2