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 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.

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 сравнения	Кластеризация	классификация
Определение	Кластеризация — это метод, при котором объекты в группе группируются по сходству.	Классификация — это процесс, в котором наблюдение классифицируется на входе компьютерной программы.
Данные	Кластеризация не требует обучающих данных.	Классификация требует обучающих данных.
Фаза	Он включает одноступенчатые, т. е. групповые.	Он включает в себя два этапа: обучающие данные и тестирование.
Маркировка	Он имеет дело с неразмеченными данными.	В своих процессах он имеет дело как с помеченными, так и с немаркированными данными.
Цель	Его 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 была впервые создана Драйвером и Крёбером в области антропологии в 1932 году. Затем она была введена в различные области различными 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 сегрегация клиентов, анализ социальных сетей, обнаружение тенденций динамических данных и среды облачных вычислений.

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.

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.

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.

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