Skirtumas tarp klasifikavimo ir klasifikavimo

Klasifikavimo ir klasifikavimo metodai yra naudojami atliekant kompiuterinį mokymąsi, informacijos gavimą, vaizdo tyrimą ir susijusias užduotis.

Šios dvi strategijos yra du pagrindiniai duomenų gavybos procesų atskyrimai. Duomenų analizės pasaulyje tai yra labai svarbu valdant algoritmus. Tiksliau, abu šie procesai padalija duomenis į grupes. Ši užduotis yra labai aktuali šių dienų informacijos amžiuje, nes reikia tinkamai palengvinti didžiulį duomenų augimą kartu su plėtra.

Visų pirma, grupavimas ir klasifikavimas padeda išspręsti tokias globalias problemas kaip nusikalstamumas, skurdas ir ligos pasitelkiant duomenų mokslą.

Kas yra klasterizacija?

Iš esmės grupavimas apima duomenų grupavimą atsižvelgiant į jų panašumus. Visų pirma tai susiję su atstumo matavimais ir grupavimo algoritmais, kurie apskaičiuoja skirtumą tarp duomenų ir sistemingai juos dalija.

Pavyzdžiui, studentai, turintys panašų mokymosi stilių, yra sugrupuojami ir mokomi atskirai nuo tų, kurių mokymosi požiūriai skiriasi. Duomenų gavybose klasterizavimas dažniausiai vadinamas „neprižiūrima mokymosi technika“, nes grupavimas grindžiamas natūralia ar įgimta ypatybe..

Jis taikomas keliose mokslo srityse, tokiose kaip informacinės technologijos, biologija, kriminologija ir medicina.

Klasterio ypatybės:

• Nėra tikslaus apibrėžimo

Klasteriai neturi tikslaus apibrėžimo, todėl yra įvairių grupavimo algoritmų ar klasterių modelių. Grubiai tariant, dviejų rūšių grupavimas yra sunkus ir minkštas. Griežtas klasterizavimas susijęs su objekto, kuris paprasčiausiai priklauso klasteriui, ar ne, žymėjimu. Priešingai, minkštas klasifikavimas arba miglotas klasterizavimas nurodo laipsnį, kaip kažkas priklauso tam tikrai grupei.

• Sunku įvertinti

Klasterizacijos analizės rezultatų patvirtinimą arba vertinimą dažnai sunku nustatyti dėl būdingo netikslumo.

• Neprižiūrimas

Kadangi tai yra neprižiūrima mokymosi strategija, analizė remiasi tik dabartinėmis savybėmis; taigi nereikia griežto reguliavimo.

Kas yra klasifikacija?

Klasifikavimas reiškia etikečių priskyrimą esamoms situacijoms ar klasėms; taigi terminas „klasifikacija“. Pavyzdžiui, studentai, pasižymintys tam tikromis mokymosi savybėmis, yra klasifikuojami kaip besimokantys vaizdiniais.

Klasifikacija taip pat žinoma kaip „prižiūrima mokymosi technika“, kai mašinos mokosi iš jau paženklintų ar klasifikuotų duomenų. Tai labai tinka modelio atpažinimui, statistikai ir biometrijai.

Klasifikavimo ypatybės

• Naudojamas „klasifikatorius“

Norėdami analizuoti duomenis, klasifikatorius yra apibrėžtas algoritmas, kuris konkrečiai susieja informaciją su konkrečia klase. Pavyzdžiui, klasifikavimo algoritmas išmokytų modelį nustatyti, ar tam tikra ląstelė yra piktybinė ar gerybinė.

• Įvertinta per bendrą metriką

Klasifikavimo analizės kokybė dažnai yra vertinama tikslumu ir priminimu, kurie yra populiarūs metriniai metodai. Klasifikatorius įvertinamas atsižvelgiant į jo tikslumą ir jautrumą identifikuojant išėjimą.

• Prižiūrimas

Klasifikacija yra prižiūrima mokymosi technika, nes ji priskiria anksčiau nustatytas tapatybes pagal palyginamas savybes. Tai išveda funkciją iš pažymėto treniruočių rinkinio.

Klasterizacijos ir klasifikavimo skirtumai

1. Priežiūra

Pagrindinis skirtumas yra tas, kad grupavimas nėra prižiūrimas ir laikomas „savaiminiu mokymusi“, tuo tarpu klasifikacija yra prižiūrima, nes tai priklauso nuo iš anksto nustatytų etikečių.

2. Treniruočių komplekto naudojimas

Klasteriaujant nenaudojami mokymo rinkiniai, kurie yra pavyzdžių grupės, naudojamos grupėms kurti, o klasifikacijai būtinai reikia mokymo rinkinių, kad būtų galima nustatyti panašias savybes..

3. Ženklinimas

Klasteriai veikia su nepaženklintais duomenimis, nes nereikia treniruotis. Kita vertus, klasifikacija apima ir nepaženklintus, ir nepaženklintus duomenis jos procesuose.

4. Įvartis

Grupuodami objektus, siekdami susiaurinti ryšius ir išmokti naujos informacijos iš paslėptų modelių, klasifikuodami siekiama nustatyti, kuriai aiškiai grupei tam tikras objektas priklauso.

5. Specifika

Nors klasifikavimas nenurodo, ko reikia išmokti, klasterizavimas nurodo būtiną patobulinimą, nes atkreipia dėmesį į skirtumus, atsižvelgiant į duomenų panašumus..

6. Fazės

Paprastai klasterį sudaro tik vienas etapas (grupavimas), o klasifikacija turi du etapus: mokymą (modelis mokosi iš mokymo duomenų rinkinio) ir testavimą (numatoma tikslinė klasė)..

7. Ribinės sąlygos

Lyginant su grupavimu, labai svarbu nustatyti ribines sąlygas. Pvz., Norint nustatyti klasifikaciją, reikia žinoti procentinį diapazoną „žemas“, palyginti su „vidutiniu“ ir „aukštu“.

8. Prognozė

Palyginti su klasterizacija, klasifikacija labiau susijusi su numatymu, nes ji ypač skirta tapatybės tikslinėms klasėms. Pavyzdžiui, tai gali būti taikoma nustatant „veido rakto taškus“, nes tai gali būti naudojama numatant, ar tam tikras liudytojas meluoja, ar ne.

9. Sudėtingumas

Kadangi klasifikacija susideda iš daugiau etapų, apima numatymą ir apima laipsnius ar lygius, jos pobūdis yra sudėtingesnis, palyginti su grupavimu, kuris daugiausia susijęs su panašių požymių grupavimu..

10. Tikėtinų algoritmų skaičius

Klasterio algoritmai daugiausia yra tiesiniai ir netiesiniai, tuo tarpu klasifikaciją sudaro daugiau algoritminių priemonių, tokių kaip linijiniai klasifikatoriai, neuroniniai tinklai, branduolio įvertinimas, sprendimų medžiai ir atraminių vektorių mašinos.

Klasteriai vs klasifikacija: lentelė, kurioje lyginamas klasterizacijos ir klasifikavimo skirtumas

Kluptelėjimas	klasifikacija
Neprižiūrimi duomenys	Prižiūrimi duomenys
Nelabai vertina treniruočių komplektus	Ar labai vertina treniruočių komplektus
Veikia tik su nepaženklintais duomenimis	Apima ir nepaženklintus, ir nepaženklintus duomenis
Siekiama nustatyti duomenų panašumus	Siekiama patikrinti, kur priklauso atskaitos taškas
Nurodomas reikalingas pakeitimas	Nenurodomas būtinas patobulinimas
Turi vieną fazę	Turi dvi fazes
Ribinių sąlygų nustatymas nėra svarbiausias dalykas	Atliekant fazes, labai svarbu nustatyti ribines sąlygas
Paprastai nenagrinėja numatymo	Susiję su numatymu
Dažniausiai naudojami du algoritmai	Turi daugybę galimų naudoti algoritmų
Procesas nėra toks sudėtingas	Procesas yra sudėtingesnis

Klasterizacijos ir klasifikavimo santrauka

• Klasifikavimo ir klasifikavimo analizės yra labai naudingos duomenų gavybos procesuose.
• Šie metodai taikomi daugybei mokslų, kurie yra būtini sprendžiant globalius klausimus.
• Dažniausiai grupavimas susijęs su neprižiūrimais duomenimis; taigi nepaženklintas, kadangi klasifikacija veikia su prižiūrimais duomenimis; taigi, paženklinti. Tai yra viena iš pagrindinių priežasčių, kodėl klasteriui nereikia klasifikavimo klasterių.
• Yra daugiau algoritmų, susijusių su klasifikacija, palyginti su grupavimu.
• Klasteriu siekiama patikrinti, ar duomenys yra panašūs ar nesiskiriantys, o klasifikuojant daugiausia dėmesio skiriama duomenų „klasėms“ ar grupėms nustatyti. Dėl to grupavimo procesas labiau sutelktas į ribines sąlygas ir klasifikavimo analizė yra sudėtingesnė ta prasme, kad ji apima daugiau etapų.