In de wereld van vandaag is machine learning erg belangrijk, aangezien kunstmatige intelligentie als een integraal onderdeel ervan wordt gezien. De studie van computeralgoritmen met behulp van gegevens is wat machine learning doet.
Ze verzamelen data, ook wel 'trainingsdata' genoemd, om te voorspellen hoe ze de taken gaan uitvoeren. Machine learning wordt op verschillende gebieden gebruikt, zoals in de geneeskunde, het filteren van e-mails, enz.
Clustering en classificatie gebruiken statistische methoden voor het verzamelen van gegevens, met name op het gebied van machine learning.
Key Takeaways
- Clustering is een techniek die wordt gebruikt om vergelijkbare gegevenspunten te groeperen op basis van hun kenmerken, terwijl classificatie gegevens categoriseert in vooraf gedefinieerde klassen op basis van hun kenmerken.
- Clustering is nuttiger wanneer er geen voorkennis van de gegevens is en het doel is om onderliggende patronen te ontdekken. Tegelijkertijd is classificatie geschikter wanneer het doel is om nieuwe gegevens toe te wijzen aan reeds bestaande categorieën.
- Verschillende clusteralgoritmen omvatten k-means, hiërarchisch en DBSCAN, terwijl verschillende classificatie-algoritmen beslissingsbomen, logistische regressie en ondersteunende vectormachines omvatten.
Clustering versus classificatie
Clustering groepeert gegevenspunten op basis van overeenkomsten zonder vooraf gedefinieerde categorieën, terwijl classificatie gegevenspunten toewijst aan vooraf bepaalde klassen met behulp van begeleid leren. Het belangrijkste verschil ligt in de leerbenadering: clustering maakt gebruik van niet-gesuperviseerde technieken en classificatie is gebaseerd op gesuperviseerde methoden.
Clustering wordt in machine learning ook wel clusteranalyse genoemd. Het is het proces waarbij een object zodanig wordt gegroepeerd dat de objecten binnen de clusters vergelijkbare eigenschappen hebben, maar in vergelijking met een ander cluster is het er heel anders dan.
Deze techniek van clustering wordt gebruikt bij statistische en verkennende data-analyse in processen zoals beeldanalyse, datacompressie, het ophalen van informatie, patroonherkenning, bio-informatica, computergraphics en machine learning.
Classificatie wordt ook wel statistische classificatie genoemd in machine learning. Het is een proces waarbij de objecten worden geclassificeerd en in een reeks gecategoriseerde compartimenten worden geplaatst.
Classificatie gebeurt op kwantificeerbare waarnemingen. Een algoritme dat de classificatie bevat, staat bekend als een classifier. Classificatie is gebaseerd op een proces in twee stappen: de leer- en classificatiestappen.
Vergelijkingstabel
| Parameters van vergelijking: | Clustering | Classificatie |
|---|---|---|
| Definitie | Clustering is een techniek waarbij objecten in een groep worden geclusterd met overeenkomsten. | Classificatie is een proces waarbij observatie wordt geclassificeerd als invoer door een computerprogramma. |
| Data | Clustering vereist geen trainingsgegevens. | Classificatie vereist trainingsgegevens. |
| Fase | Het omvat eentraps, dwz groepering. | Het omvat twee stappen: trainingsgegevens en testen. |
| Etikettering | Het gaat om niet-gelabelde gegevens. | Het behandelt zowel gelabelde als niet-gelabelde gegevens in zijn processen. |
| Objectief | Het belangrijkste doel is om het verborgen patroon en nauwe relaties te ontrafelen. | Het doel is om de groep te definiëren waartoe objecten behoren. |
Wat is clusteren?
Clustering maakt deel uit van machine learning dat de gegevens groepeert in clusters met een hoge mate van overeenkomst, maar verschillende clusters kunnen verschillen. Het is een methode van leren zonder toezicht en wordt zeer vaak gebruikt voor statistische gegevensanalyse.
Er zijn verschillende soorten clusteralgoritmen zoals K-means, DBSCAN, Fuzzy C-means, hiërarchische clustering en Gaussian (EM).
Clustering vereist geen trainingsgegevens. In vergelijking met classificatie is clustering minder complex omdat het alleen gegevensgroepering omvat. Het geeft geen labels aan elke groep zoals classificatie.
Het heeft een eenstapsproces dat bekend staat als groeperen. Clustering kan worden geformuleerd als een multi-objectief optimalisatieprobleem dat zich richt op meerdere problemen.
Clustering is voor het eerst gemaakt door Driver en Kroeber op het gebied van antropologie in het jaar 1932. Vervolgens werd het door verschillende personen op het verschillende gebied geïntroduceerd.
Cartell gebruikte in 1943 populaire clustering voor de classificatie van eigenschaptheorieën in de persoonlijkheidspsychologie. Het kan grofweg worden onderscheiden als harde clustering en zachte clustering.
Het heeft verschillende toepassingen, zoals klant segregatie, analyse van sociale netwerken, het detecteren van dynamische gegevenstrends en cloud computing-omgevingen.
Wat is classificatie?
Classificatie wordt in principe gebruikt voor patroonherkenning, waarbij de uitvoerwaarde wordt gegeven aan de invoerwaarde, net als bij clustering. Classificatie is een techniek die wordt gebruikt bij datamining, maar ook bij machine learning.
Bij Machine Learning speelt output een belangrijke rol en ontstaat er behoefte aan Classificatie en Regressie. Beide zijn begeleide leeralgoritmen, in tegenstelling tot clustering.
Wanneer uitvoer een discrete waarde heeft, wordt dit beschouwd als een classificatieprobleem. Classificatie-algoritmen helpen bij het voorspellen van de uitvoer van bepaalde gegevens wanneer deze worden ingevoerd.
Er kunnen verschillende soorten classificaties zijn, zoals binaire classificatie, classificatie met meerdere klassen, enz.
Verschillende soorten classificaties omvatten ook Neural Networks, Linear Classifiers: Logistic Regression, Naïve Bayes Classifier: Random Forest, Decision Trees, Nearest Buur, en versterkte bomen.
Verschillende toepassingen van het classificatiealgoritme omvatten spraakherkenning, biometrische identificatie, handschriftherkenning, e-mailspamdetectie, goedkeuring van bankleningen, documentclassificatie, enz. Classificatie vereist trainingsgegevens en vooraf gedefinieerde gegevens, in tegenstelling tot clustering. Het is een zeer complex proces. Het is het resultaat van begeleid leren. Het behandelt zowel gelabelde als niet-gelabelde gegevens. Het omvat twee processen: training en testen.
Belangrijkste verschillen tussen clustering en classificatie
- Clustering is een techniek waarbij groepsobjecten worden geclusterd met overeenkomsten. Het is het resultaat van begeleid leren. Classificatie is een proces waarbij observatie wordt geclassificeerd als invoer door een computerprogramma. Het is het resultaat van ongecontroleerd leren.
- Clustering vereist geen trainingsgegevens. Classificatie vereist trainingsgegevens.
- Clustering omvat eentraps, dwz groepering. De classificatie omvat twee stappen: training en testen.
- Clustering gaat over niet-gelabelde gegevens. Classificatie behandelt zowel gelabelde als niet-gelabelde gegevens in haar processen.
- Het hoofddoel van clustering is het ontrafelen van zowel verborgen patronen als nauwe relaties. Het classificatiedoel is het definiëren van de groep waartoe objecten behoren.
- 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
Laatst bijgewerkt: 18 juni 2023
Ik heb zoveel moeite gestoken in het schrijven van deze blogpost om jou van waarde te kunnen zijn. Het zal erg nuttig voor mij zijn, als je overweegt het te delen op sociale media of met je vrienden/familie. DELEN IS ️
Sandeep Bhandari heeft een Bachelor of Engineering in Computers van Thapar University (2006). Hij heeft 20 jaar ervaring op het gebied van technologie. Hij heeft een grote interesse in verschillende technische gebieden, waaronder databasesystemen, computernetwerken en programmeren. Je kunt meer over hem lezen op zijn bio pagina.
Deze informatie is zeer nuttig om de belangrijkste verschillen tussen clustering en classificatie te begrijpen, evenals hun toepassingen.
Absoluut! Het is een geweldig overzicht van machine learning-technieken en hun praktische toepassingen op verschillende gebieden.
De vergelijkingstabel is vooral nuttig om de parameters van de vergelijking tussen clustering en classificatie te begrijpen. Het is duidelijk en beknopt.
Ik ben het ermee eens dat de vergelijking naast elkaar het gemakkelijk maakt om de belangrijkste verschillen tussen de twee concepten te begrijpen.
Ik waardeer het dat de gegevensvereisten voor clustering en classificatie worden benadrukt. Het is een essentiële factor waarmee u rekening moet houden bij toepassingen in de echte wereld.
De gedetailleerde uitleg van classificatie, inclusief de verschillende soorten classificaties, biedt een uitgebreid inzicht in deze machine learning-techniek.
Het artikel biedt inderdaad waardevolle inzichten in de gevarieerde toepassingen van classificatie-algoritmen en hun betekenis op het gebied van machinaal leren.
De gedetailleerde uitleg van clustering en classificatie is inzichtelijk, vooral voor degenen die nieuw zijn bij de concepten.
Ik ben het daar volledig mee eens. Het biedt een sterke basis voor het begrijpen van de grondbeginselen van machine learning.
Absoluut, de scheiding tussen onbegeleide en begeleide leerbenaderingen wordt in dit artikel goed verwoord.
De duidelijke uitleg over clustering en classificatie is zeer informatief en biedt een uitgebreid overzicht van deze machine learning-technieken.
Ik ben het daar volledig mee eens. Het artikel biedt een goed gestructureerde en inzichtelijke analyse van beide concepten.
Het onderscheid tussen harde clustering en zachte clustering is een intrigerend aspect van het artikel en voegt diepgang toe aan de discussie over clustering.
Absoluut, het is een belangrijke overweging bij het implementeren van clustermethoden in verschillende contexten.
Ik vind het ook fascinerend. Het toont de complexiteit en nuances van clustertechnieken in praktijktoepassingen.
De gedetailleerde beschrijvingen van clustering en classificatie, samen met hun respectieve algoritmen, bieden een goed afgerond begrip van deze machine learning-methoden en hun relevantie in verschillende toepassingen.
Zeker. Het artikel brengt effectief het belang over van clustering en classificatie bij het aanpakken van uitdagingen op het gebied van data-analyse in de praktijk in verschillende domeinen.
De historische context die voor clustering wordt geboden, is interessant en voegt diepgang toe aan de discussie.
Zeker. Als u de oorsprong van deze concepten begrijpt, kunt u hun betekenis in moderne data-analyse en machinaal leren contextualiseren.
De nadruk op begeleide leerbenaderingen en het belang van de outputwaarde bij classificatie is goed gearticuleerd en verrijkt het begrip van deze concepten.
Absoluut. Het is een cruciaal aspect waarmee rekening moet worden gehouden bij het verdiepen in de praktische implementatie van classificatie-algoritmen.
De genoemde toepassingen voor zowel clustering als classificatie zijn divers en tonen de relevantie van deze technieken in verschillende domeinen aan.
Absoluut! De praktijkvoorbeelden zijn cruciaal voor het begrijpen van de impact van clustering en classificatie op verschillende gebieden.
Ik ben het er helemaal mee eens. Het is indrukwekkend om te zien hoe deze methoden kunnen worden toegepast in praktische scenario's, van klantensegregatie tot cloud computing.