Кластеризация против классификации: разница и сравнение

В современном мире машинное обучение очень важно, поскольку искусственный интеллект рассматривается как его неотъемлемая часть. Изучение компьютерных алгоритмов с использованием данных — это то, чем занимается машинное обучение.

Они собирают данные, также известные как «данные для обучения», чтобы предсказать, как они будут выполнять задачи. Машинное обучение используется в самых разных областях, таких как медицина, фильтрация электронной почты и т.д.

Кластеризация и классификация используют статистические методы сбора данных, особенно в области машинного обучения.

Основные выводы

  1. Кластеризация — это метод, используемый для группировки похожих точек данных на основе их характеристик, в то время как классификация распределяет данные по заранее определенным классам на основе их характеристик.
  2. Кластеризация более полезна, когда нет предварительных знаний о данных, и цель состоит в том, чтобы обнаружить основные закономерности. В то же время классификация больше подходит, когда целью является отнесение новых данных к уже существующим категориям.
  3. Различные алгоритмы кластеризации включают k-средних, иерархический и DBSCAN, в то время как различные алгоритмы классификации включают деревья решений, логистическую регрессию и методы опорных векторов.

Кластеризация против классификации

При кластеризации точки данных группируются на основе сходства без предварительно определенных категорий, а при классификации точки данных распределяются по заранее определенным классам с использованием контролируемого обучения. Ключевое отличие заключается в подходе к обучению: кластеризация использует неконтролируемые методы, а классификация опирается на контролируемые методы.

Кластеризация против классификации

Кластеризация также называется кластерным анализом в машинном обучении. Это процесс, при котором объект группируется таким образом, что объекты внутри кластеров имеют схожие свойства, но по сравнению с другим кластером очень сильно отличаются от него.

Этот метод кластеризации используется в статистическом и исследовательском анализе данных в таких процессах, как анализ изображений, сжатие данных, поиск информации, распознавание образов, биоинформатика, компьютерная графика и машинное обучение.

Читайте также:  Бесплатные Apple ID и пароли: комплексное руководство по безопасному доступу

Классификацию также называют статистической классификацией в машинном обучении. Это процесс, в котором объекты классифицируются и помещаются в набор категоризированных отсеков.

Классификация проводится на количественных наблюдениях. Алгоритм, который включает классификацию, известен как классификатор. Классификация основана на двухэтапном процессе: этапах обучения и классификации.

Сравнительная таблица

Параметры сравненияКластеризацияклассификация
ОпределениеКластеризация — это метод, при котором объекты в группе группируются по сходству. Классификация — это процесс, в котором наблюдение классифицируется на входе компьютерной программы.
ДанныеКластеризация не требует обучающих данных.Классификация требует обучающих данных.
ФазаОн включает одноступенчатые, т. е. групповые.Он включает в себя два этапа: обучающие данные и тестирование.
МаркировкаОн имеет дело с неразмеченными данными.В своих процессах он имеет дело как с помеченными, так и с немаркированными данными.
ЦельЕго основная цель - разгадать скрытый узор, а также узкие отношения.Его цель — определить группу, к которой принадлежат объекты.

Что такое кластеризация?

Кластеризация — это часть машинного обучения, которая группирует данные в кластеры с высокой степенью сходства, но разные кластеры могут отличаться. Это метод обучения без учителя, который очень часто используется для статистического анализа данных.

Существуют различные типы алгоритмов кластеризации, такие как K-средние, DBSCAN, нечеткие C-средние, иерархическая кластеризация и алгоритм Гаусса (EM).

Кластеризация не требует обучающих данных. По сравнению с классификацией кластеризация менее сложна, поскольку включает только группировку данных. Он не дает ярлыков каждой группе, как классификация.

Он имеет одноэтапный процесс, известный как группировка. Кластеризацию можно сформулировать как многокритериальную задачу оптимизации, фокусирующуюся на нескольких проблемах.

Кластеризация впервые была создана Драйвером и Кребером в области антропология в 1932 году. Затем он был представлен в различных областях разными людьми.

Картелл использовал популярную кластеризацию для классификации теории черт в психологии личности в 1943 году. Ее можно условно разделить на жесткую кластеризацию и мягкую кластеризацию.

Он имеет различные приложения, такие как клиент сегрегация, анализ социальных сетей, обнаружение тенденций в динамических данных и среды облачных вычислений.

кластеризации

Что такое Классификация?

Классификация в основном используется для распознавания образов, когда выходное значение присваивается входному значению, как при кластеризации. Классификация — это метод, используемый в интеллектуальном анализе данных, но также используемый в машинном обучении.

Читайте также:  Asp.net против Ado.net: разница и сравнение

В машинном обучении выходные данные играют важную роль, и возникает необходимость в классификации и регрессии. Оба являются контролируемыми алгоритмами обучения, в отличие от кластеризации.

Когда выход имеет дискретное значение, это рассматривается как проблема классификации. Алгоритмы классификации помогают предсказать вывод заданных данных, когда им предоставляется ввод.

Могут быть различные типы классификаций, такие как бинарная классификация, многоклассовая классификация и т. д.

Различные типы классификации также включают нейронные сети, линейные классификаторы: логистическая регрессия, наивный байесовский классификатор: случайный лес, деревья решений, ближайшие Соседи усиленные деревья.

Различные приложения алгоритма классификации включают в себя распознавание речи, биометрическую идентификацию, распознавание рукописного ввода, обнаружение спама по электронной почте, одобрение банковского кредита, классификацию документов и т. д. Классификация требует обучающих данных и требует предварительно определенных данных, в отличие от кластеризации. Это очень сложный процесс. Это результат контролируемого обучения. Он работает как с помеченными, так и с неразмеченными данными. Он включает в себя два процесса: обучение и тестирование.
классификация

Основные различия между кластеризацией и классификацией

  1. Кластеризация — это метод, при котором групповые объекты группируются по сходству. Это результат контролируемого обучения. Классификация — это процесс, в котором наблюдение классифицируется на входе компьютерной программы. Это результат неконтролируемого обучения.
  2. Кластеризация не требует обучающих данных. Классификация требует обучающих данных.
  3. Кластеризация включает одностадийность, т. е. группировку. Классификация включает два этапа: обучение и тестирование.
  4. Кластеризация работает с неразмеченными данными. Классификация имеет дело как с помеченными, так и с немаркированными данными в своих процессах.
  5. Основной целью кластеризации является выявление скрытых закономерностей, а также узких взаимосвязей. Цель классификации состоит в том, чтобы определить группу, к которой принадлежат объекты.
Разница между кластеризацией и классификацией
Рекомендации
  1. https://books.google.com/books?hl=en&lr=&id=HbfsCgAAQBAJ&oi=fnd&pg=PR7&dq=clustering+and+classification+&ots=RVS-xBcH89&sig=6vliHhJ_PgtjPExTofGjDlvacaM
  2. https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1002/9780470027318.a5204.pub2

Последнее обновление: 18 июня 2023 г.

точка 1
Один запрос?

Я приложил столько усилий, чтобы написать этот пост в блоге, чтобы предоставить вам ценность. Это будет очень полезно для меня, если вы подумаете о том, чтобы поделиться им в социальных сетях или со своими друзьями/родными. ДЕЛИТЬСЯ ♥️

24 мысли о «Кластеризация против классификации: различие и сравнение»

  1. Эта информация очень полезна для понимания ключевых различий между кластеризацией и классификацией, а также их применения.

    Ответить
    • Я ценю, что выделены требования к данным для кластеризации и классификации. Это важный фактор, который следует учитывать в реальных приложениях.

      Ответить
  2. Подробное объяснение классификации, включая различные типы классификаторов, обеспечивает полное понимание этого метода машинного обучения.

    Ответить
    • Действительно, статья дает ценную информацию о различных применениях алгоритмов классификации и их значении в области машинного обучения.

      Ответить
  3. Четкие объяснения кластеризации и классификации очень информативны и дают полный обзор этих методов машинного обучения.

    Ответить
    • Я не мог не согласиться. В статье предлагается хорошо структурированный и глубокий анализ обеих концепций.

      Ответить
  4. Различие между жесткой кластеризацией и мягкой кластеризацией является интригующим аспектом статьи и добавляет глубины обсуждению кластеризации.

    Ответить
  5. Подробные описания кластеризации и классификации, а также соответствующих алгоритмов дают всестороннее понимание этих методов машинного обучения и их актуальности в различных приложениях.

    Ответить
    • Определенно. Статья эффективно передает значение кластеризации и классификации для решения реальных задач анализа данных в различных областях.

      Ответить
    • Определенно. Понимание происхождения этих концепций помогает контекстуализировать их значение в современном анализе данных и машинном обучении.

      Ответить
  6. Акцент на подходах к обучению с учителем и значении выходного значения в классификации четко сформулирован и обогащает понимание этих концепций.

    Ответить
    • Абсолютно. Это важный аспект, который следует учитывать при углублении в практическую реализацию алгоритмов классификации.

      Ответить
  7. Упомянутые приложения как для кластеризации, так и для классификации разнообразны и демонстрируют актуальность этих методов в различных областях.

    Ответить
    • Я полностью согласен. Впечатляет то, как эти методы можно применять в практических сценариях, от сегрегации клиентов до облачных вычислений.

      Ответить

Оставьте комментарий

Хотите сохранить эту статью на потом? Нажмите на сердечко в правом нижнем углу, чтобы сохранить в свой собственный блок статей!