Phân cụm so với phân loại: Sự khác biệt và so sánh

Trong thế giới ngày nay, học máy rất quan trọng vì trí tuệ nhân tạo được coi là một phần không thể thiếu trong đó. Việc nghiên cứu các thuật toán máy tính bằng cách sử dụng dữ liệu là công việc mà máy học thực hiện.

Họ thu thập dữ liệu, còn được gọi là 'dữ liệu đào tạo, để dự đoán cách họ sẽ thực hiện các nhiệm vụ. Học máy được sử dụng trong nhiều lĩnh vực, chẳng hạn như trong y học, lọc email, v.v.

Phân cụm và phân loại sử dụng các phương pháp thống kê để thu thập dữ liệu, đặc biệt là trong lĩnh vực học máy.

Các nội dung chính

1. Phân cụm là một kỹ thuật được sử dụng để nhóm các điểm dữ liệu tương tự dựa trên các đặc điểm của chúng, trong khi phân loại phân loại dữ liệu thành các lớp được xác định trước dựa trên các tính năng của chúng.
2. Phân cụm hữu ích hơn khi không có kiến ​​thức trước về dữ liệu và mục đích là khám phá các mẫu cơ bản. Đồng thời, phân loại phù hợp hơn khi mục tiêu là gán dữ liệu mới cho các danh mục có sẵn.
3. Các thuật toán phân cụm khác nhau bao gồm phương tiện k, phân cấp và DBSCAN, trong khi các thuật toán phân loại khác nhau bao gồm cây quyết định, hồi quy logistic và máy vectơ hỗ trợ.

Phân cụm so với phân loại

Phân cụm nhóm các điểm dữ liệu dựa trên những điểm tương đồng mà không có danh mục được xác định trước, trong khi phân loại chỉ định các điểm dữ liệu cho các lớp được xác định trước bằng cách sử dụng phương pháp học có giám sát. Sự khác biệt chính nằm ở phương pháp học tập: phân cụm sử dụng các kỹ thuật không được giám sát và phân loại dựa trên các phương pháp được giám sát.

Phân cụm còn được gọi là phân tích cụm trong học máy. Đó là quá trình trong đó một đối tượng được nhóm theo cách sao cho các đối tượng bên trong cụm có các thuộc tính tương tự nhau, nhưng khi so sánh với cụm khác, nó rất khác với cụm đó.

Kỹ thuật phân cụm này được sử dụng trong phân tích dữ liệu thống kê và khám phá trong các quy trình như phân tích hình ảnh, nén dữ liệu, truy xuất thông tin, nhận dạng mẫu, tin sinh học, đồ họa máy tính và học máy.

Phân loại còn được gọi là phân loại thống kê trong học máy. Đó là một quá trình trong đó các đối tượng được phân loại và đưa vào một tập hợp các ngăn được phân loại.

Phân loại được thực hiện trên các quan sát định lượng. Một thuật toán kết hợp phân loại được gọi là bộ phân loại. Việc phân loại dựa trên quy trình gồm hai bước: bước học và bước phân loại.

Bảng so sánh

Các thông số so sánh	Clustering	phân loại
Định nghĩa	Phân cụm là một kỹ thuật trong đó các đối tượng trong một nhóm được phân cụm có những điểm tương đồng.	Phân loại là một quá trình trong đó quan sát được phân loại như đầu vào của một chương trình máy tính.
Ngày	Phân cụm không yêu cầu dữ liệu huấn luyện.	Phân loại yêu cầu dữ liệu đào tạo.
Giai đoạn	Nó bao gồm một giai đoạn, tức là, nhóm.	Nó bao gồm hai bước: đào tạo dữ liệu và thử nghiệm.
Ghi nhãn	Nó xử lý dữ liệu chưa được ghi nhãn.	Nó xử lý cả dữ liệu được gắn nhãn và không được gắn nhãn trong các quy trình của mình.
Mục tiêu	Mục tiêu chính của nó là làm sáng tỏ mô hình ẩn cũng như các mối quan hệ hẹp.	Mục tiêu của nó là xác định nhóm mà các đối tượng thuộc về.

Phân cụm là gì?

Phân cụm là một phần của học máy giúp nhóm dữ liệu thành các cụm có độ tương đồng cao, nhưng các cụm khác nhau có thể khác nhau. Đây là một phương pháp học tập không giám sát và thường được sử dụng để phân tích dữ liệu thống kê.

Có nhiều loại thuật toán phân cụm khác nhau như K-means, DBSCAN, Fuzzy C-means, Hierarchical clustering và Gaussian (EM).

Phân cụm không yêu cầu dữ liệu huấn luyện. So với phân loại, phân cụm ít phức tạp hơn vì nó chỉ bao gồm việc phân nhóm dữ liệu. Nó không đưa ra nhãn cho mọi nhóm như phân loại.

Nó có một quy trình một bước được gọi là Nhóm. Phân cụm có thể được coi là một bài toán tối ưu hóa đa mục tiêu tập trung vào nhiều bài toán.

Thuật ngữ phân nhóm lần đầu tiên được Driver và Kroeber đưa ra trong lĩnh vực nhân chủng học vào năm 1932. Sau đó, nó được nhiều người giới thiệu vào nhiều lĩnh vực khác nhau.

Cartell đã sử dụng phương pháp phân cụm phổ biến để phân loại lý thuyết đặc điểm trong tâm lý học nhân cách vào năm 1943. Nó có thể được phân biệt một cách đại khái là Phân cụm cứng và Phân cụm mềm.

Nó có các ứng dụng khác nhau, chẳng hạn như phân tách khách hàng, phân tích mạng xã hội, phát hiện xu hướng dữ liệu động và môi trường điện toán đám mây.

Phân loại là gì?

Phân loại về cơ bản được sử dụng để nhận dạng mẫu, trong đó giá trị đầu ra được gán cho giá trị đầu vào, giống như phân cụm. Phân loại là một kỹ thuật được sử dụng trong khai thác dữ liệu nhưng cũng được sử dụng trong học máy.

Trong Machine Learning, đầu ra đóng một vai trò quan trọng và cần phải có Phân loại và Hồi quy. Cả hai đều là thuật toán học có giám sát, không giống như phân cụm.

Khi đầu ra có một giá trị kín đáo, thì nó được coi là một vấn đề phân loại. Các thuật toán phân loại giúp dự đoán đầu ra của một dữ liệu nhất định khi đầu vào được cung cấp cho chúng.

Có thể có nhiều loại phân loại khác nhau như phân loại nhị phân, phân loại đa lớp, v.v.

Các loại phân loại khác nhau cũng bao gồm Mạng thần kinh, Phân loại tuyến tính: Hồi quy logistic, Phân loại Naïve Bayes: Rừng ngẫu nhiên, Cây quyết định, Gần nhất Hàng xóm, và Cây tăng cường.

Các ứng dụng khác nhau của thuật toán phân loại bao gồm nhận dạng giọng nói, nhận dạng sinh trắc học, nhận dạng chữ viết tay, phát hiện thư rác, phê duyệt khoản vay ngân hàng, phân loại tài liệu, v.v. Phân loại yêu cầu dữ liệu đào tạo và nó yêu cầu dữ liệu được xác định trước, không giống như phân cụm. Đó là một quá trình rất phức tạp. Đó là kết quả của việc học có giám sát. Nó xử lý cả dữ liệu được gắn nhãn và không được gắn nhãn. Nó bao gồm hai quá trình: đào tạo và thử nghiệm.

Sự khác biệt chính giữa phân cụm và phân loại

1. Phân cụm là một kỹ thuật trong đó các đối tượng nhóm được phân cụm với những điểm tương đồng. Đó là kết quả của việc học có giám sát. Phân loại là một quá trình trong đó quan sát được phân loại như đầu vào của một chương trình máy tính. Đó là kết quả của việc học không giám sát.
2. Phân cụm không yêu cầu dữ liệu đào tạo. Phân loại yêu cầu dữ liệu đào tạo.
3. Phân cụm bao gồm giai đoạn đơn, tức là phân nhóm. Việc phân loại bao gồm hai bước: đào tạo và kiểm tra.
4. Phân cụm xử lý dữ liệu chưa được gắn nhãn. Phân loại xử lý cả dữ liệu được gắn nhãn và không được gắn nhãn trong các quy trình của nó.
5. Mục tiêu chính của phân cụm là làm sáng tỏ mô hình ẩn cũng như các mối quan hệ hẹp. Mục tiêu phân loại là xác định nhóm mà các đối tượng thuộc về.

dự án

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