Klastrowanie i klasyfikacja

Techniki klastrowania i klasyfikacji używane są w uczeniu maszynowym, wyszukiwaniu informacji, badaniu obrazu i powiązanych zadaniach.

Te dwie strategie są dwoma głównymi działami procesów eksploracji danych. W świecie analizy danych są one niezbędne w zarządzaniu algorytmami. W szczególności oba te procesy dzielą dane na zestawy. Zadanie to jest bardzo istotne w dzisiejszej erze informacji, ponieważ ogromne zwiększenie danych w połączeniu z rozwojem musi być odpowiednio ułatwione.

W szczególności klastrowanie i klasyfikacja pomagają rozwiązywać globalne problemy, takie jak przestępczość, ubóstwo i choroby poprzez naukę danych.

Co to jest klastrowanie?

Zasadniczo klastrowanie obejmuje grupowanie danych w odniesieniu do ich podobieństw. Chodzi przede wszystkim o pomiary odległości i algorytmy klastrowania, które obliczają różnicę między danymi i dzielą je systematycznie.

Na przykład uczniowie o podobnych stylach uczenia się są pogrupowani i nauczani oddzielnie od osób o odmiennych podejściach do nauki. W eksploracji danych klastrowanie jest najczęściej określane jako "nienadzorowana technika uczenia", ponieważ grupowanie opiera się na naturalnej lub nieodłącznej charakterystyce.

Jest stosowany w wielu dziedzinach nauki, takich jak technologia informacyjna, biologia, kryminologia i medycyna.

Charakterystyka klastrowania:

Brak dokładnej definicji

Klastrowanie nie ma dokładnej definicji, dlatego istnieją różne algorytmy klastrowania lub modele klastrów. Z grubsza rzecz biorąc, te dwa rodzaje grupowania są twarde i miękkie. Twarde tworzenie klastrów dotyczy oznaczania obiektów jako należących do klastra lub nie. Natomiast klastrowanie miękkie lub grupowanie rozmyte określa stopień, w jakim coś należy do określonej grupy.

Trudne do oceny

Walidacja lub ocena wyników analizy skupień jest często trudna do ustalenia ze względu na nieodłączną jej nieścisłość.

Bez nadzoru

Ponieważ jest to strategia uczenia bez nadzoru, analiza opiera się jedynie na bieżących cechach; w związku z tym nie są potrzebne żadne rygorystyczne przepisy.

Czym jest klasyfikacja?

Klasyfikacja pociąga za sobą przypisywanie etykiet do istniejących sytuacji lub klas; stąd termin "klasyfikacja". Na przykład uczniowie przejawiający pewne cechy uczenia się są klasyfikowani jako uczący się wizualnie.

Klasyfikacja jest również znana jako "nadzorowana technika uczenia", w której maszyny uczą się na podstawie już oznaczonych lub sklasyfikowanych danych. Ma szerokie zastosowanie w rozpoznawaniu wzorców, statystykach i danych biometrycznych.

Charakterystyka klasyfikacji

Wykorzystuje "klasyfikator"

Aby analizować dane, klasyfikator jest zdefiniowanym algorytmem, który konkretnie odwzorowuje informacje do określonej klasy. Na przykład algorytm klasyfikacji wyszkoli model w celu określenia, czy dana komórka jest złośliwa czy łagodna.

Oceniane za pomocą wspólnych danych

Jakość analizy klasyfikacyjnej jest często oceniana za pomocą precyzji i odwołania, które są popularnymi procedurami metrycznymi. Klasyfikator jest oceniany pod kątem jego dokładności i czułości w identyfikowaniu wyniku.

Nadzorowane

Klasyfikacja jest nadzorowaną techniką uczenia się, ponieważ przypisuje wcześniej określone tożsamości w oparciu o porównywalne cechy. Wyciąga on funkcję ze znakowanego zestawu treningowego.

Różnice między klastrowaniem a klasyfikacją

Nadzór

Główną różnicą jest to, że klastrowanie jest bez nadzoru i jest uważane za "samouczące się", podczas gdy klasyfikacja jest nadzorowana, ponieważ zależy od predefiniowanych etykiet.

Korzystanie z zestawu szkoleniowego

Clustering nie stosuje w sposób przenikliwy zestawów treningowych, które są grupami instancji wykorzystywanych do generowania grupowań, podczas gdy klasyfikacja bezwzględnie wymaga zestawów treningowych do identyfikacji podobnych cech.

Etykietowanie

Clustering działa z nieoznakowanymi danymi, ponieważ nie wymaga szkolenia. Z drugiej strony, klasyfikacja dotyczy zarówno danych nieoznakowanych, jak i etykietowanych w swoich procesach.

Cel

Klastrowanie grupuje obiekty w celu zawężenia relacji, a także poznania nowatorskich informacji z ukrytych wzorców, podczas gdy klasyfikacja ma na celu określenie, do której jawnej grupy należy dany obiekt.

Specyfika

Chociaż klasyfikacja nie określa, czego należy się nauczyć, klastrowanie określa wymaganą poprawę, ponieważ wskazuje różnice między danymi, biorąc pod uwagę podobieństwa między danymi.

Fazy

Ogólnie rzecz biorąc, klastrowanie składa się tylko z jednej fazy (grupowania), podczas gdy klasyfikacja składa się z dwóch etapów, szkolenia (model uczy się z zestawu danych dotyczących szkolenia) i testowania (przewidywana jest klasa docelowa).

Warunki brzegowe

Określanie warunków brzegowych jest bardzo ważne w procesie klasyfikacji w porównaniu do grupowania. Na przykład znajomość zakresu procentowego "niski" w porównaniu do "umiarkowanego" i "wysokiego" jest potrzebna do ustalenia klasyfikacji.

Prognoza

W porównaniu do klastrowania, klasyfikacja jest bardziej związana z prognozowaniem, ponieważ w szczególności ma na celu identyfikację klas docelowych. Na przykład może to być stosowane w "wykrywaniu kluczowych punktów twarzy", ponieważ można go wykorzystać do przewidywania, czy dany świadek kłamie, czy nie.

Złożoność

Ponieważ klasyfikacja składa się z większej liczby etapów, zajmuje się prognozowaniem i obejmuje stopnie lub poziomy, jej "natura jest bardziej skomplikowana niż klastrowanie, które dotyczy głównie grupowania podobnych atrybutów.

Liczba prawdopodobnych algorytmów

Algorytmy klastrowania są głównie liniowe i nieliniowe, podczas gdy klasyfikacja składa się z większej liczby narzędzi algorytmicznych, takich jak klasyfikatory liniowe, sieci neuronowe, ocena jądra, drzewa decyzyjne i maszyny wektorowe.

Clustering vs Classification: Tabela porównująca różnicę między Clustering a Classification

Grupowanie	Klasyfikacja
Dane nienadzorowane	Nadzorowane dane
Nie wysoko cenią zestawy treningowe	Czy zestawy treningowe o wysokiej wartości
Działa wyłącznie z nieoznaczonymi danymi	Obejmuje zarówno dane nieoznakowane, jak i etykietowane
Ma na celu identyfikację podobieństw między danymi	Ma na celu sprawdzenie, do której bazy należy
Określa wymaganą zmianę	Nie określa wymaganej poprawy
Ma jedną fazę	Ma dwie fazy
Określenie warunków brzegowych nie jest najważniejsze	Identyfikacja warunków brzegowych jest niezbędna przy wykonywaniu faz
Generalnie nie zajmuje się prognozowaniem	Okazje z prognozami
Głównie wykorzystuje dwa algorytmy	Ma wiele prawdopodobnych algorytmów do użycia
Proces jest mniej złożony	Proces jest bardziej złożony

Podsumowanie dotyczące klastrowania i klasyfikacji

Zarówno analizy klastrowe, jak i klasyfikacyjne są wysoce wykorzystywane w procesach eksploracji danych.
Techniki te są stosowane w niezliczonej ilości nauk, które są niezbędne w rozwiązywaniu problemów globalnych.
Przeważnie klastrowanie zajmuje się nienadzorowanymi danymi; w związku z tym bez etykiety, podczas gdy klasyfikacja działa z nadzorowanymi danymi; w ten sposób oznakowane. Jest to jeden z głównych powodów, dla których klastrowanie nie wymaga zestawów treningowych podczas klasyfikacji.
Z klasyfikacją wiąże się więcej algorytmów niż klastrowanie.
Klasterowanie ma na celu sprawdzenie, czy dane są do siebie podobne lub odmienne, podczas gdy klasyfikacja koncentruje się na określaniu "klas" danych lub grup. To sprawia, że proces klastrowania jest bardziej skoncentrowany na warunkach brzegowych, a analiza klasyfikacji jest bardziej skomplikowana w tym sensie, że obejmuje więcej etapów.