У сучасному світі машинне навчання є дуже важливим, оскільки штучний інтелект розглядається як його невід’ємна частина. Вивчення комп’ютерних алгоритмів за допомогою даних – це те, чим займається машинне навчання.
Вони збирають дані, також відомі як «навчальні дані», щоб передбачити, як вони виконуватимуть завдання. Машинне навчання використовується в різних сферах, наприклад, у медицині, фільтрації електронної пошти тощо.
Кластеризація та класифікація використовують статистичні методи для збору даних, особливо в області машинного навчання.
Ключові винесення
- Кластеризація — це техніка, яка використовується для групування подібних точок даних на основі їхніх характеристик, тоді як класифікація класифікує дані в попередньо визначені класи на основі їхніх характеристик.
- Кластеризація більш корисна, коли немає попередніх знань про дані, а метою є виявлення базових закономірностей. У той же час класифікація є більш придатною, коли мета полягає в тому, щоб віднести нові дані до вже існуючих категорій.
- Різні алгоритми кластеризації включають k-середні, ієрархічні та DBSCAN, тоді як різні алгоритми класифікації включають дерева рішень, логістичну регресію та опорні векторні машини.
Кластеризація проти класифікації
Кластеризація групує точки даних на основі подібності без попередньо визначених категорій, а класифікація призначає точки даних заздалегідь визначеним класам за допомогою навчання під наглядом. Ключова відмінність полягає в підході до навчання: кластеризація використовує неконтрольовані методи, а класифікація спирається на контрольовані методи.
Кластеризація також називається кластерним аналізом у машинному навчанні. Це процес, під час якого об’єкт групується таким чином, що об’єкти всередині кластерів мають подібні властивості, але в порівнянні з іншим кластером вони сильно відрізняються від нього.
Ця техніка кластеризації використовується в статистичному та дослідницькому аналізі даних у таких процесах, як аналіз зображень, стиснення даних, пошук інформації, розпізнавання образів, біоінформатика, комп’ютерна графіка та машинне навчання.
Класифікацію також називають статистичною класифікацією в машинному навчанні. Це процес, у якому об’єкти класифікуються та поміщаються в набір категоризованих відсіків.
Класифікація здійснюється на підставі кількісно визначених спостережень. Алгоритм, який включає класифікацію, відомий як класифікатор. Класифікація базується на двоетапному процесі: етапі навчання та етапі класифікації.
Таблиця порівняння
| Параметри порівняння | Кластеризація | Класифікація |
|---|---|---|
| Визначення | Кластеризація — це техніка, за якої об’єкти в групі об’єднуються в групи, що мають подібність. | Класифікація — це процес, під час якого спостереження класифікується як вхідні дані комп’ютерної програми. |
| дані | Для кластеризації не потрібні навчальні дані. | Для класифікації потрібні навчальні дані. |
| Фаза | Він включає одноступінчасті, тобто групові. | Він складається з двох етапів: навчальні дані та тестування. |
| Етикетувальне | Він має справу з немаркованими даними. | У своїх процесах він працює як з позначеними, так і з не позначеними даними. |
| мета | Його головна мета — розгадати прихований шаблон, а також вузькі зв’язки. | Його мета — визначити групу, до якої належать об’єкти. |
Що таке кластеризація?
Кластеризація є частиною машинного навчання, яка групує дані в кластери з високою схожістю, але різні кластери можуть відрізнятися. Це метод неконтрольованого навчання, який дуже часто використовується для аналізу статистичних даних.
Існують різні типи алгоритмів кластеризації, як-от K-means, DBSCAN, Fuzzy C-means, ієрархічна кластеризація та Gaussian (EM).
Для кластеризації не потрібні навчальні дані. Порівняно з класифікацією, кластеризація менш складна, оскільки включає лише групування даних. Він не дає мітки кожній групі, як класифікація.
Він має одноетапний процес, відомий як групування. Кластеризація може бути сформульована як багатоцільова задача оптимізації, що фокусується на кількох проблемах.
Кластеризація була вперше створена Драйвером і Кробером у галузі антропологія у 1932 році. Потім він був введений у різні галузі різними особами.
Картелл використовував популярну кластеризацію для класифікації теорії рис у психології особистості в 1943 році. Її можна приблизно розрізнити як жорстку кластеризацію та м’яку кластеризацію.
Він має різні застосування, наприклад клієнт сегрегація, аналіз соціальних мереж, виявлення динамічних тенденцій у даних та середовища хмарних обчислень.
Що таке класифікація?
Класифікація в основному використовується для розпізнавання образів, де вихідне значення надається вхідному значенню, як і кластеризація. Класифікація — це техніка, яка використовується в інтелектуальному аналізі даних, а також у машинному навчанні.
У машинному навчанні результати відіграють важливу роль, і з’являється потреба в класифікації та регресії. Обидва є алгоритмами навчання під наглядом, на відміну від кластеризації.
Коли вихід має дискретне значення, це розглядається як проблема класифікації. Алгоритми класифікації допомагають передбачити вихід певних даних, коли їм надається вхід.
Можуть бути різні типи класифікацій, наприклад бінарна класифікація, багатокласова класифікація тощо.
Різні типи класифікації також включають нейронні мережі, лінійні класифікатори: логістична регресія, наївний класифікатор Байєса: випадковий ліс, дерева рішень, найближчі сусідка, і підсилені дерева.
Різноманітні застосування алгоритму класифікації включають розпізнавання мовлення, біометричну ідентифікацію, розпізнавання рукописного тексту, виявлення спаму в електронній пошті, схвалення банківських позик, класифікацію документів тощо. Для класифікації потрібні навчальні дані, а для неї потрібні попередньо визначені дані, на відміну від кластеризації. Це дуже складний процес. Це результат навчання під наглядом. Він має справу як з позначеними, так і з не позначеними даними. Він включає два процеси: навчання та тестування.
Основні відмінності між кластеризацією та класифікацією
- Кластеризація — це техніка, за якої об’єкти групи об’єднуються в кластери за подібністю. Це результат навчання під наглядом. Класифікація — це процес, під час якого спостереження класифікується як вхідні дані комп’ютерної програми. Це результат неконтрольованого навчання.
- Для кластеризації не потрібні навчальні дані. Для класифікації потрібні навчальні дані.
- Кластеризація включає одноетапну, тобто групування. Класифікація складається з двох етапів: навчання та тестування.
- Кластеризація має справу з немаркованими даними. У своїх процесах класифікація має справу як з позначеними, так і з не позначеними даними.
- Основна мета кластеризації полягає в тому, щоб розгадати прихований шаблон, а також вузькі зв’язки. Метою класифікації є визначення групи, до якої належать об’єкти.
- 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
Останнє оновлення: 18 червня 2023 р
Я доклав стільки зусиль для написання цього допису в блозі, щоб надати вам користь. Це буде дуже корисно для мене, якщо ви захочете поділитися цим у соціальних мережах або зі своїми друзями/родиною. ДІЛИТИСЯ ЦЕ ♥️
Сандіп Бхандарі отримав ступінь бакалавра комп’ютерної техніки в Університеті Тапар (2006). Має 20 років досвіду роботи в технологічній сфері. Він має великий інтерес до різних технічних галузей, включаючи системи баз даних, комп'ютерні мережі та програмування. Ви можете прочитати більше про нього на його біо сторінка.
Ця інформація дуже корисна для розуміння ключових відмінностей між кластеризацією та класифікацією, а також їх застосування.
Абсолютно! Це чудовий огляд методів машинного навчання та їх практичного використання в різних сферах.
Порівняльна таблиця особливо корисна для розуміння параметрів порівняння між кластеризацією та класифікацією. Це чітко та лаконічно.
Погоджуюсь, порівняння пліч-о-пліч дозволяє легко зрозуміти основні відмінності між двома поняттями.
Я ціную, що вимоги до даних для кластеризації та класифікації виділено. Це важливий фактор, який слід враховувати в реальних програмах.
Детальне пояснення класифікації, включаючи різні типи класифікаторів, забезпечує повне розуміння цієї техніки машинного навчання.
Дійсно, стаття надає цінну інформацію про різноманітні застосування алгоритмів класифікації та їхнє значення в галузі машинного навчання.
Детальне пояснення кластеризації та класифікації є змістовним, особливо для тих, хто вперше знайомиться з цими концепціями.
Я не можу погодитись. Він забезпечує міцну основу для розуміння основ машинного навчання.
Безсумнівно, у цій статті добре сформульовано поділ між підходами до навчання без контролю та під контролем.
Чіткі пояснення кластеризації та класифікації є дуже інформативними та забезпечують повний огляд цих методів машинного навчання.
Я не можу погодитись. У статті пропонується добре структурований і глибокий аналіз обох понять.
Різниця між жорсткою та м’якою кластеризацією є інтригуючим аспектом статті та додає глибини обговоренню кластеризації.
Безумовно, це важливий аспект під час впровадження методів кластеризації в різних контекстах.
Я також вважаю це захоплюючим. Він показує складність і нюанси методів кластеризації в реальних програмах.
Детальні описи кластеризації та класифікації разом із відповідними алгоритмами пропонують всебічне розуміння цих методів машинного навчання та їх актуальності в різних програмах.
Безумовно. Стаття ефективно передає значення кластеризації та класифікації для вирішення завдань аналізу реальних даних у різних областях.
Історичний контекст, наданий для кластеризації, цікавий і додає глибини обговоренню.
Безумовно. Розуміння походження цих концепцій допомагає контекстуалізувати їхнє значення в сучасному аналізі даних і машинному навчанні.
Акцент на підходах до навчання під наглядом і значенні вихідного значення в класифікації чітко сформульований і збагачує розуміння цих концепцій.
Абсолютно. Це важливий аспект, який слід враховувати, заглиблюючись у практичну реалізацію алгоритмів класифікації.
Застосування, згадані як для кластеризації, так і для класифікації, різноманітні та демонструють актуальність цих методів у різних областях.
Абсолютно! Реальні приклади мають вирішальне значення для розуміння впливу кластеризації та класифікації в різних сферах.
Я повністю згоден. Вражає бачити, як ці методи можна застосувати в практичних сценаріях, від поділу клієнтів до хмарних обчислень.