Atšķirība starp klasterizāciju un klasifikāciju
Share
Klasterizācijas un klasifikācijas metodes tiek izmantotas mašīnmācībā, informācijas iegūšanā, attēla izpētē un ar to saistītajos uzdevumos.
Šīs divas stratēģijas ir divas galvenās datu ieguves procesu dalīšanas. Datu analīzes pasaulē tie ir svarīgi algoritmu pārvaldībā. Konkrēti, abi šie procesi datus sadala kopās. Šis uzdevums ir ļoti būtisks mūsdienu informācijas laikmetā, jo ir atbilstoši jāsekmē milzīgais datu pieaugums kopā ar attīstību.
Īpaši klasteri un klasifikācija ar datu zinātnes palīdzību palīdz atrisināt tādus globālus jautājumus kā noziedzība, nabadzība un slimības.
Kas ir klasterizācija?
Kopumā klasterēšana ietver datu grupēšanu, ņemot vērā to līdzības. Tas galvenokārt attiecas uz attāluma mēriem un klasterizācijas algoritmiem, kas aprēķina starpību starp datiem un tos sistemātiski sadala.
Piemēram, studenti ar līdzīgu mācīšanās stilu tiek sagrupēti un tiek mācīti atsevišķi no studentiem ar atšķirīgām mācīšanās metodēm. Datu ieguvē klasterizēšanu visbiežāk sauc par “neuzraudzītu mācību paņēmienu”, jo grupēšana balstās uz dabiskām vai raksturīgām īpašībām.
To piemēro vairākās zinātnes jomās, piemēram, informācijas tehnoloģijās, bioloģijā, kriminoloģijā un medicīnā.
Klasterizācijas raksturojums:
- Nav precīzas definīcijas
Klasteriem nav precīzas definīcijas, tāpēc pastāv dažādi klasterizācijas algoritmi vai klasteru modeļi. Aptuveni runājot, divi klasteru veidi ir grūti un mīksti. Smagā klasterizācija ir saistīta ar objekta marķēšanu, kas vienkārši pieder klasterim vai nav. Turpretī mīkstā klasterizācija vai izplūdušā klasterizācija norāda pakāpi, kādā kaut kas pieder noteiktai grupai.
- Grūti novērtēt
Klasteru analīzes rezultātu validācija vai novērtēšana bieži ir grūti nosakāma tai raksturīgās neprecizitātes dēļ..
- Bez uzraudzības
Tā kā tā ir neuzraudzīta mācību stratēģija, analīzes pamatā ir tikai pašreizējās iezīmes; tādējādi nav nepieciešams stingrs regulējums.
Kas ir klasifikācija?
Klasifikācija nozīmē marķējumu piešķiršanu esošajām situācijām vai klasēm; tātad termins “klasifikācija”. Piemēram, studenti, kuriem ir noteiktas mācīšanās īpašības, tiek klasificēti kā vizuāli audzēkņi.
Klasifikācija ir pazīstama arī kā “uzraudzīta mācību tehnika”, kurā mašīnas mācās no jau marķētiem vai klasificētiem datiem. Tas ir ļoti pielietojams modeļa atpazīšanā, statistikā un biometrijā.
Klasifikācijas raksturojums
- Izmanto “Klasifikatoru”
Lai analizētu datus, klasifikators ir noteikts algoritms, kas informāciju precīzi kartē noteiktā klasē. Piemēram, klasifikācijas algoritms apmācītu modeli, lai noteiktu, vai noteikta šūna ir ļaundabīga vai labdabīga.
- Novērtēts caur kopējo metriku
Klasifikācijas analīzes kvalitāti bieži novērtē ar precizitāti un atsaukšanu, kas ir populāras metriskās procedūras. Klasifikators tiek novērtēts, ņemot vērā tā precizitāti un jutīgumu izejas identificēšanā.
- Uzrauga
Klasifikācija ir uzraudzīta mācību tehnika, jo tā piešķir iepriekš noteiktas identitātes, pamatojoties uz salīdzināmām pazīmēm. Tas secina funkciju no marķētās apmācības kopas.
Atšķirības starp klasterizāciju un klasifikāciju
- Uzraudzība
Galvenā atšķirība ir tā, ka kopu veidošana netiek uzraudzīta un tiek uzskatīta par “pašmācību”, turpretī klasifikācija tiek uzraudzīta, jo tā ir atkarīga no iepriekš noteiktām etiķetēm.
- Treniņu komplekta izmantošana
Klasteru veidošanā neizmanto apmācību kopas, kas ir gadījumu grupas, kuras tiek izmantotas, lai ģenerētu grupas, savukārt klasifikācijai obligāti nepieciešami mācību komplekti, lai identificētu līdzīgas pazīmes.
- Marķēšana
Klasterēšana darbojas ar neiezīmētiem datiem, jo tai nav nepieciešama apmācība. No otras puses, klasifikācija savos procesos nodarbojas gan ar etiķetēm, gan ar etiķetēm.
- Mērķis
Objektu grupēšana ar mērķi sašaurināt attiecības, kā arī apgūt jaunu informāciju no slēptiem modeļiem, savukārt klasifikācija mēģina noteikt, kurai tieši grupai noteikts objekts pieder.
- Specifika
Kaut arī klasifikācija neprecizē, kas jāapgūst, klasterizēšana precizē nepieciešamo uzlabojumu, jo tā norāda uz atšķirībām, ņemot vērā datu līdzības.
- Fāzes
Parasti klasterēšana sastāv tikai no vienas fāzes (grupēšanas), kamēr klasifikācijai ir divi posmi: apmācība (modelis mācās no apmācības datu kopas) un testēšana (mērķa klase tiek prognozēta).
- Robežnosacījumi
Robežnosacījumu noteikšana ir ļoti svarīga klasifikācijas procesā, salīdzinot ar klasterizēšanu. Piemēram, lai noteiktu klasifikāciju, ir jāzina procentuālais diapazons “zems” salīdzinājumā ar “mērens” un “augsts”.
- Prognoze
Salīdzinot ar klasterizēšanu, klasifikācija ir vairāk saistīta ar prognozēšanu, jo tās īpaši mērķis ir identificēt mērķa klases. Piemēram, to var izmantot “sejas atslēgas punktu noteikšanā”, jo to var izmantot, lai paredzētu, vai kāds liecinieks melo vai nē.
- Sarežģītība
Tā kā klasifikācija sastāv no vairākiem posmiem, nodarbojas ar prognozēšanu un ietver grādus vai līmeņus, tās raksturs ir sarežģītāks salīdzinājumā ar klasterizāciju, kas galvenokārt attiecas uz līdzīgu atribūtu grupēšanu.
- Varbūtīgo algoritmu skaits
Klasterizācijas algoritmi galvenokārt ir lineāri un nelineāri, savukārt klasifikācija sastāv no vairāk algoritmiskiem rīkiem, piemēram, lineāriem klasifikatoriem, neironu tīkliem, kodola novērtēšanas, lēmumu kokiem un atbalsta vektora mašīnām..
Klasterēšana vs klasifikācija: tabula, kurā salīdzināta atšķirība starp klasterizāciju un klasifikāciju
| Klasterēšana | Klasifikācija |
| Bez uzraudzības dati | Uzraudzīti dati |
| Ļoti nevērtē treniņu komplektus | Vai augstu vērtē treniņu komplektus |
| Darbojas tikai ar neiezīmētiem datiem | Iesaistīti dati gan bez, gan ar etiķetēm |
| Mērķis identificēt datu līdzības | Mērķis ir pārbaudīt, kur pieder atsauces punkts |
| Norāda nepieciešamās izmaiņas | Neprecizē nepieciešamos uzlabojumus |
| Ir viena fāze | Ir divas fāzes |
| Robežnosacījumu noteikšana nav vissvarīgākā | Fāžu izpildē ir svarīgi noteikt robežnosacījumus |
| Parasti netiek galā ar prognozēšanu | Nodarbojas ar prognozēšanu |
| Galvenokārt izmanto divus algoritmus | Ir vairāki iespējamie izmantojamie algoritmi |
| Process ir mazāk sarežģīts | Process ir sarežģītāks |
Kopsavilkums par klasterizāciju un klasifikāciju
- Datu ieguves procesos ļoti aktīvi izmanto gan klasterizācijas, gan klasificēšanas analīzes.
- Šīs metodes tiek izmantotas neskaitāmās zinātnēs, kas ir būtiskas globālo jautājumu risināšanā.
- Lielākoties klasterizācija attiecas uz neuzraudzītiem datiem; tādējādi bez etiķetes, tā kā klasifikācija darbojas ar uzraudzītiem datiem; tādējādi marķēti. Tas ir viens no galvenajiem iemesliem, kāpēc klasterizēšanai nav nepieciešami apmācības komplekti, kamēr klasifikācija to prasa.
- Ir vairāk algoritmu, kas saistīti ar klasifikāciju, salīdzinot ar klasterizēšanu.
- Klasterizācijas mērķis ir pārbaudīt, vai dati ir līdzīgi vai atšķirīgi viens otram, kamēr klasifikācija ir vērsta uz datu “klašu” vai grupu noteikšanu. Tas klasterizācijas procesu vairāk koncentrē uz robežnosacījumiem un klasifikācijas analīzi sarežģītāku tādā nozīmē, ka tas ietver vairāk posmu.
