Ero ryhmittelyn ja luokittelun välillä

Klusterointi- ja luokittelutekniikoita käytetään koneoppimisessa, tiedonhaussa, kuvan tutkimuksessa ja siihen liittyvissä tehtävissä.

Nämä kaksi strategiaa ovat tiedon louhintaprosessien kaksi pääjakoa. Tietoanalyysimaailmassa nämä ovat välttämättömiä algoritmien hallinnassa. Erityisesti molemmat näistä prosesseista jakavat datan joukkoihin. Tämä tehtävä on erittäin tärkeä nykypäivän tietokaudella, koska datan valtavaa kasvua yhdessä kehityksen kanssa on helpotettava asianmukaisesti.

Erityisesti klusterointi ja luokittelu auttavat ratkaisemaan globaaleja kysymyksiä, kuten rikollisuutta, köyhyyttä ja sairauksia, tietotekniikan avulla.

Mikä on klusterointi?

Pohjimmiltaan klusterointiin sisältyy tietojen ryhmittäminen suhteessa niiden yhtäläisyyksiin. Se koskee ensisijaisesti etäisyysmittauksia ja klusterointialgoritmeja, jotka laskevat datan eron ja jakavat ne systemaattisesti.

Esimerkiksi opiskelijat, joilla on samanlaiset oppimistavat, ryhmitellään toisiinsa ja opetetaan erikseen opiskelijoista, joilla on erilaisia ​​oppimislähestymistapoja. Tietojen louhinnassa klusterointiin viitataan yleisimmin ”ilman ohjausta oppimistekniikana”, koska ryhmittely perustuu luonnolliseen tai luontaiseen ominaisuuteen.

Sitä käytetään useilla tieteen aloilla, kuten tietotekniikka, biologia, kriminologia ja lääketiede.

Klusteroinnin ominaispiirteet:

• Ei tarkkaa määritelmää

Klusteroinnilla ei ole tarkkaa määritelmää, minkä vuoksi on olemassa erilaisia ​​klusterointialgoritmeja tai klusterimalleja. Karkeasti sanottuna, kahden tyyppinen klusterointi on kovaa ja pehmeää. Kovassa klusteroinnissa tarkoitetaan kohteen merkitsemistä yksinkertaisesti klusteriin kuuluvaksi tai ei. Sen sijaan pehmeä klusterointi tai sumea klusterointi määrittelee asteen siitä, kuinka jokin kuuluu tiettyyn ryhmään.

• Vaikea arvioida

Klusterointianalyysien tulosten validointi tai arviointi on usein vaikeaa varmistaa sen luontaisen epätarkkuuden vuoksi.

• valvomatta

Koska analyysi on valvomaton oppimisstrategia, se perustuu vain nykyisiin piirteisiin; Siksi mitään tiukaa sääntelyä ei tarvita.

Mikä on luokittelu?

Luokittelu tarkoittaa etikettien osoittamista olemassa oleviin tilanteisiin tai luokkiin; siis termi "luokittelu". Esimerkiksi opiskelijat, joilla on tiettyjä oppimisominaisuuksia, luokitellaan visuaalioppijoiksi.

Luokittelu tunnetaan myös nimellä “ohjattu oppimistekniikka”, jossa koneet oppivat jo merkittyjen tai luokiteltujen tietojen perusteella. Sitä voidaan soveltaa hyvin mallintunnistukseen, tilastoihin ja biometrisiin tietoihin.

Luokituksen ominaisuudet

• Hyödyntää luokittelijaa

Tietojen analysoimiseksi luokitin on määritelty algoritmi, joka kartoittaa tiedot konkreettisesti tiettyyn luokkaan. Esimerkiksi luokittelualgoritmi kouluttaa mallia tunnistamaan, onko tietty solu pahanlaatuinen vai hyvänlaatuinen.

• Arvioitu yhteisten tietojen avulla

Luokitteluanalyysin laatua arvioidaan usein tarkkuuden ja muistamisen avulla, jotka ovat suosittuja metrisiä menetelmiä. Luokittelijaa arvioidaan sen tarkkuuden ja herkkyyden perusteella tulosteen tunnistamisessa.

• valvottu

Luokittelu on valvottu oppimistekniikka, koska se antaa aiemmin määritetyt identiteetit vertailukelpoisten ominaisuuksien perusteella. Se päättelee toiminnon merkitystä harjoitusjoukosta.

Erot ryhmittelyn ja luokittelun välillä

1. Valvonta

Tärkein ero on, että klusterointia ei valvota ja sitä pidetään ”itseoppimisena”, kun taas luokittelua valvotaan, koska se riippuu ennalta määritellyistä etiketeistä.

2. Harjoittelupaketin käyttö

Klusteroinnissa ei käytetä kouluttavia ryhmiä, jotka ovat ryhmien muodostamiseen käytettyjä tapausryhmiä, kun taas luokittelu vaatii välttämättä koulutusjoukkoja samanlaisten ominaisuuksien tunnistamiseksi.

3. Pakkausmerkinnät

Klusterointi toimii leimaamattoman datan kanssa, koska se ei tarvitse koulutusta. Toisaalta luokittelu käsittelee prosessissaan sekä leimatonta että leimattua tietoa.

4. Päämäärä

Ryhmittelemällä objekteja ryhmitellään tavoitteena kaventaa suhteita ja oppia uutta tietoa piilotettavista malleista, kun taas luokittelu pyrkii selvittämään mihin nimenomaiseen ryhmään tietty objekti kuuluu.

5. yksityiskohdat

Vaikka luokittelussa ei täsmennetä, mitä on opittava, klusterointi määrittelee tarvittavan parannuksen, koska se tuo esiin erot ottamalla huomioon tietojen väliset yhtäläisyydet.

6. vaiheissa

Yleisesti ottaen klusterointi koostuu vain yhdestä vaiheesta (ryhmittelystä), kun taas luokittelussa on kaksi vaihetta: koulutus (malli oppii harjoitustietojoukosta) ja testaus (kohderyhmä ennustetaan).

7. Reunaehdot

Rajaolosuhteiden määrittäminen on erittäin tärkeää luokitteluprosessissa verrattuna klusterointiin. Esimerkiksi luokituksen muodostamisessa on tiedettävä prosentuaalinen alue “matala” verrattuna ”kohtalainen” ja “korkea”.

8. ennustus

Klusterointiin verrattuna luokittelu liittyy enemmän ennustamiseen, koska sen tarkoituksena on erityisesti identiteettiluokkien tunnistaminen. Tätä voidaan soveltaa esimerkiksi ”kasvojen avainpisteiden havaitsemiseen”, koska sitä voidaan käyttää ennustamaan, makaako tietty todistaja vai ei.

9. Monimutkaisuus

Koska luokittelu koostuu useammasta vaiheesta, käsittelee ennustamista ja sisältää asteita tai tasoja, sen luonne on monimutkaisempi verrattuna klusterointiin, joka koskee pääasiassa samanlaisten ominaisuuksien ryhmittelyä.

10. Mahdollisten algoritmien lukumäärä

Klusterointialgoritmit ovat pääosin lineaarisia ja epälineaarisia, kun taas luokittelu koostuu enemmän algoritmisista työkaluista, kuten lineaarisista luokittelijoista, hermoverkoista, ytimen estimoinnista, päätöksentekopuista ja tukivektorikoneista.

Klusterointi vs. luokittelu: Taulukko, jossa verrataan ryhmittelyn ja luokituksen eroa

klustereiden	Luokittelu
Valvomaton tieto	Valvotut tiedot
Ei arvosta harjoitusjoukkoja	Arvioi korkeasti koulutussarjoja
Toimii vain leimaamattomien tietojen kanssa	Sisältää sekä leimaamattoman että leimatun datan
Tavoitteena on tunnistaa tietojen samankaltaisuudet	Tavoitteena on tarkistaa, mihin peruspiste kuuluu
Määrittää vaaditun muutoksen	Ei määritellä vaadittavia parannuksia
Siinä on yksi vaihe	Siinä on kaksi vaihetta
Rajaolosuhteiden määrittäminen ei ole ensiarvoisen tärkeää	Rajaolosuhteiden tunnistaminen on välttämätöntä vaiheiden suorittamisessa
Ei yleensä käsittele ennustamista	Tarjoaa ennustamista
Lähinnä työstää kahta algoritmia	Hänellä on useita todennäköisiä käytettäviä algoritmeja
Prosessi on vähemmän monimutkainen	Prosessi on monimutkaisempi

Yhteenveto klusteroinnista ja luokittelusta

• Sekä klusterointi- että luokitteluanalyysit ovat erittäin hyödyllisiä tiedon louhintaprosesseissa.
• Näitä tekniikoita sovelletaan lukemattomissa tieteissä, jotka ovat välttämättömiä globaalien kysymysten ratkaisemisessa.
• Useimmiten klusterointi käsittelee valvomatonta tietoa; siten merkitsemättömät, kun taas luokittelu toimii valvotun tiedon kanssa; siten merkitty. Tämä on yksi tärkeimmistä syistä, miksi klusterointi ei tarvitse harjoitusjoukkoja luokituksen aikana.
• Luokitteluun liittyy enemmän algoritmeja verrattuna klusterointiin.
• Klusteroinnin tarkoituksena on varmistaa, kuinka data on samankaltaista tai erilaista toisistaan, kun taas luokittelu keskittyy datan ”luokkien” tai ryhmien määrittämiseen. Tämä tekee klusterointiprosessista keskittyneemmän rajaolosuhteisiin ja luokitteluanalyysin monimutkaisemmaksi siinä mielessä, että siihen sisältyy enemmän vaiheita.