Razlika med razvrščanjem v skupine in razvrščanjem

Tehnike združevanja in razvrščanja se uporabljajo pri strojnem učenju , iskanju informacij, preiskovanju slik in sorodnih nalogah.

Ti dve strategiji sta dva glavna oddelka procesov rudarjenja podatkov. V svetu za analizo podatkov so te bistvene pri upravljanju algoritmov . Natančneje, oba postopka delita podatke v množice. Ta naloga je v današnji informacijski dobi zelo pomembna, saj je treba ustrezno olajšati ogromno povečanje podatkov skupaj z razvojem.

Združevanje in razvrščanje pomagata pri reševanju globalnih vprašanj, kot so kriminal, revščina in bolezni, s pomočjo podatkovne znanosti.

Razlika med razvrščanjem in razvrščanjem

Kaj je združevanje v gruče?

V bistvu združevanje v skupine vključuje združevanje podatkov glede na njihove podobnosti. Gre predvsem za meritve razdalje in algoritme združevanja v gruče, ki izračunajo razliko med podatki in jih sistematično delijo.

Na primer, študenti s podobnimi učnimi slogi so združeni in se učijo ločeno od učencev z drugačnimi učnimi pristopi. Pri rudarjenju podatkov se združevanje v gruče najpogosteje imenuje »nenadzorovana učna tehnika«, saj združevanje temelji na naravnih ali neločljivih lastnostih.

Uporablja se na več znanstvenih področjih, kot so informacijska tehnologija , biologija , kriminologija in medicina .

Značilnosti združevanja v gruče:

  • Brez natančne definicije

Razvrščanje v gruče nima natančne definicije, zato obstajajo različni algoritmi združevanja ali modeli gruč. V grobem sta dve vrsti združevanja trdi in mehki . Trdo združevanje v skupine se nanaša na označevanje predmeta, ki preprosto pripada gruči ali ne. Nasprotno pa mehko združevanje ali mehko združevanje določa stopnjo, kako nekaj pripada določeni skupini .

  • Težko je ovrednotiti

Validacijo ali oceno rezultatov analize združevanja v gruče je pogosto težko ugotoviti zaradi njene inherentne netočnosti.

  • Brez nadzora

Ker gre za nenadzorovano učno strategijo, analiza temelji le na trenutnih značilnostih; zato stroga ureditev ni potrebna.

Razlika med razvrščanjem v skupine in razvrščanjem-1

Kaj je razvrstitev?

Razvrstitev vključuje dodelitev oznak obstoječim situacijam ali razredom; zato izraz "klasifikacija". Na primer, učenci, ki imajo določene učne lastnosti, so razvrščeni kot vizualni učenci.

Razvrstitev je znana tudi kot "nadzorovana učna tehnika", pri kateri se stroji učijo iz že označenih ali tajnih podatkov. Je zelo uporaben pri prepoznavanju vzorcev, statistiki in biometriji.

Značilnosti razvrščanja

  • Uporablja "klasifikator"

Za analizo podatkov je klasifikator definiran algoritem, ki konkretno preslika informacije v določen razred. Na primer, klasifikacijski algoritem bi izučil model za ugotavljanje, ali je določena celica maligna ali benigna.

  • Ocenjeno s skupnimi metrikami

Kakovost klasifikacijske analize se pogosto ocenjuje s pomočjo natančnosti in odpoklica, ki so priljubljeni metrični postopki. Klasifikator se ovrednoti glede njegove natančnosti in občutljivosti pri prepoznavanju izhoda.

  • Nadzirano

Razvrstitev je nadzorovana učna tehnika, saj na podlagi primerljivih lastnosti dodeli predhodno določene identitete. Funkcijo izvede iz označenega kompleta za usposabljanje.

Razlike med razvrščanjem v skupine in razvrščanjem

  1. Nadzor

Glavna razlika je v tem, da združevanje v gruče ni nadzorovano in se obravnava kot "samoučenje", medtem ko je razvrščanje nadzorovano, saj je odvisno od vnaprej določenih oznak.

  1. Uporaba kompleta za usposabljanje

Pri združevanju v gruče niso nujno uporabljeni sklopi usposabljanja, ki so skupine primerov, ki se uporabljajo za ustvarjanje skupin, medtem ko razvrščanje nujno potrebuje sklope usposabljanja za prepoznavanje podobnih značilnosti.

  1. Označevanje

Razvrščanje v gruče deluje z neoznačenimi podatki, saj ne potrebuje usposabljanja. Po drugi strani pa klasifikacija obravnava tako neoznačene kot označene podatke v svojih procesih.

  1. Cilj

Združevanje objektov v skupine z namenom, da zoži odnose in se iz skritih vzorcev nauči novih informacij, medtem ko klasifikacija poskuša ugotoviti, kateri eksplicitni skupini pripada določen predmet.

  1. Posebnosti

Medtem ko razvrstitev ne določa, česa se je treba naučiti, združevanje v gruče določa potrebno izboljšavo, saj opozarja na razlike ob upoštevanju podobnosti med podatki.

  1. Faze

Na splošno je združevanje v gruče sestavljeno le iz ene faze (razvrščanje v skupine), medtem ko ima razvrstitev dve stopnji, usposabljanje (model se uči iz nabora podatkov o usposabljanju) in preizkušanje (ciljni razred je napovedan).

  1. Mejni pogoji

Določanje mejnih pogojev je zelo pomembno v postopku razvrščanja v primerjavi z združevanjem v gruče. Na primer, za določitev razvrstitve je potrebno poznati odstotni razpon »nizko« v primerjavi z »zmerno« in »visoko«.

  1. Napoved

V primerjavi z združevanjem je klasifikacija bolj vključena v napovedovanje, saj je namenjena zlasti identifikaciji ciljnih razredov. To se lahko na primer uporabi pri "zaznavanju ključnih točk obraza", saj se lahko uporabi za napovedovanje, ali neka priča laže ali ne.

  1. Kompleksnost

Ker je razvrščanje sestavljeno iz več stopenj, obravnava napovedovanje in vključuje stopnje ali stopnje, je njegova narava bolj zapletena v primerjavi s povezovanjem v skupine, ki se ukvarja predvsem z združevanjem podobnih lastnosti.

  1. Število verjetnih algoritmov

Algoritmi združevanja v gruče so večinoma linearni in nelinearni, medtem ko klasifikacijo sestavlja več algoritmičnih orodij, kot so linearni klasifikatorji, nevronska omrežja, ocenjevanje jedra, drevesa odločanja in podporni vektorski stroji.

Razvrščanje v gruče v primerjavi z razvrščanjem: Tabela, ki primerja razliko med razvrščanjem v skupine in razvrščanjem

Grozdenje Razvrstitev
Nenadzorovani podatki Nadzorovani podatki
Ne ceni visoko kompletov za usposabljanje Ali zelo ceni komplete treningov
Deluje izključno z neoznačenimi podatki Vključuje neoznačene in označene podatke
Namen identifikacije podobnosti med podatki Namen preveriti, kje pripada določena točka
Določa potrebno spremembo Ne določa potrebnih izboljšav
Ima eno fazo Ima dve fazi
Določanje mejnih pogojev ni najpomembnejše Opredelitev mejnih pogojev je bistvena pri izvajanju faz
Na splošno se ne ukvarja s predvidevanjem Ukvarja se z napovedmi
V glavnem uporablja dva algoritma Uporablja več verjetnih algoritmov
Postopek je manj zapleten Postopek je bolj zapleten

Povzetek o združevanju in razvrščanju

  • Tako analize združevanja kot klasifikacije so zelo uporabljene v postopkih rudarjenja podatkov.
  • Te tehnike se uporabljajo v neštetih znanostih, ki so bistvene pri reševanju globalnih vprašanj.
  • Večinoma se združevanje v gruče ukvarja z nenadzorovanimi podatki; tako brez oznake, ker razvrščanje deluje z nadzorovanimi podatki; tako označeno. To je eden glavnih razlogov, zakaj združevanje v skupine ne potrebuje sklopov usposabljanja, medtem ko klasifikacija.
  • Več klasifikacij je povezanih z razvrščanjem v primerjavi s povezovanjem v gruče.
  • Razvrščanje v skupine želi preveriti, ali so si podatki med seboj podobni ali različni, medtem ko se razvrščanje osredotoča na določanje »razredov« ali skupin podatkov. Zaradi tega je proces združevanja v skupine bolj osredotočen na robne pogoje, klasifikacijska analiza pa bolj zapletena v smislu, da vključuje več stopenj.

Oglejte si več o: , , ,