Разлика между групиране и класификация

Техники за групиране и класифициране се използват при машинно обучение , извличане на информация, изследване на изображения и свързани задачи.

Тези две стратегии са двете основни разделения на процесите на извличане на данни. В света на анализа на данните те са от съществено значение за управлението на алгоритми . По -конкретно, и двата процеса разделят данните на набори. Тази задача е изключително актуална в днешната информационна ера, тъй като огромното увеличаване на данните, съчетано с развитието, трябва да бъде улеснено.

По -специално, групирането и класификацията помагат за решаването на глобални проблеми като престъпността, бедността и болестите чрез наука за данни.

Разлика между групиране и класификация

Какво е клъстеризация?

По принцип групирането включва групиране на данни по отношение на техните прилики. Той се занимава предимно с разстояния и алгоритми за групиране, които изчисляват разликата между данните и ги разделят систематично.

Например учениците със сходни стилове на обучение са групирани заедно и се обучават отделно от тези с различни подходи за учене. При извличането на данни клъстерирането най -често се нарича „техника за обучение без надзор“, тъй като групирането се основава на естествена или присъща характеристика.

Той се прилага в няколко научни области като информационни технологии , биология , криминология и медицина .

Характеристики на групирането:

  • Няма точно определение

Клъстерирането няма точно определение, поради което има различни алгоритми за клъстериране или клъстерни модели. Грубо казано, двата вида групиране са твърди и меки . Твърдото клъстериране се занимава с етикетиране на обект като просто принадлежащ към клъстер или не. За разлика от това, мекото групиране или размитото групиране определя степента на това как нещо принадлежи към определена група .

  • Трудно се оценява

Валидирането или оценката на резултатите от групирания анализ често е трудно да се установи поради присъщата му неточност.

  • Без надзор

Тъй като това е стратегия за обучение без надзор, анализът се основава само на текущите характеристики; следователно не е необходима строга регулация.

Разлика между групиране и класификация-1

Какво е класификация?

Класификацията включва присвояване на етикети на съществуващи ситуации или класове; следователно терминът „класификация“. Например, учениците, проявяващи определени характеристики на обучение, се класифицират като визуални.

Класификацията е известна още като „контролирана техника за обучение“, при която машините се учат от вече маркирани или класифицирани данни. Той е силно приложим при разпознаване на модели, статистика и биометрия.

Характеристики на класификацията

  • Използва „Класификатор“

За да се анализират данни, класификаторът е дефиниран алгоритъм, който конкретно картографира информация към определен клас. Например, алгоритъмът за класификация би обучил модел да идентифицира дали определена клетка е злокачествена или доброкачествена.

  • Оценява се чрез общи показатели

Качеството на класификационния анализ често се оценява чрез прецизност и припомняне, които са популярни метрични процедури. Класификатор се оценява по отношение на неговата точност и чувствителност при идентифициране на изхода.

  • Надзор

Класификацията е контролирана техника за обучение, тъй като присвоява предварително определени идентичности въз основа на сравними характеристики. Той извежда функция от етикетиран набор от тренировки.

Разлики между групирането и класификацията

  1. Надзор

Основната разлика е, че клъстерирането е без надзор и се счита за „самообучение“, докато класификацията се контролира, тъй като зависи от предварително дефинираните етикети.

  1. Използване на комплект за обучение

Групирането не използва натоварващо набори от обучения, които са групи от екземпляри, използвани за генериране на групирането, докато класификацията императивно се нуждае от обучителни комплекти за идентифициране на подобни характеристики.

  1. Етикетиране

Групирането работи с немаркирани данни, тъй като не се нуждае от обучение. От друга страна, класификацията се занимава както с немаркирани, така и с етикетирани данни в своите процеси.

  1. Цел

Групирането групира обекти с цел да стесни отношенията, както и да научи нова информация от скрити модели, докато класификацията се стреми да определи към коя изрична група принадлежи определен обект.

  1. Специфика

Докато класификацията не уточнява какво трябва да се научи, клъстеризирането определя необходимото подобрение, тъй като изтъква разликите, като се вземат предвид приликите между данните.

  1. Фази

Като цяло групирането се състои само от една фаза (групиране), докато класификацията има два етапа, обучение (моделът се учи от набора от данни за обучение) и тестване (целевият клас се предвижда).

  1. Гранични условия

Определянето на граничните условия е много важно в процеса на класификация в сравнение с групирането. Например, при установяване на класификацията е необходимо да се знае процентният диапазон на „нисък“ в сравнение с „умерен“ и „висок“.

  1. Предсказване

В сравнение с групирането, класификацията е по -свързана с прогнозирането, тъй като тя има за цел да идентифицира целевите класове. Например, това може да се приложи при „откриване на ключови точки на лицето“, тъй като може да се използва за прогнозиране дали даден свидетел лъже или не.

  1. Сложност

Тъй като класификацията се състои от повече етапи, се занимава с прогнозиране и включва степени или нива, нейната природа е по -сложна в сравнение с групирането, което се занимава главно с групирането на подобни атрибути.

  1. Брой на вероятните алгоритми

Алгоритмите за групиране са предимно линейни и нелинейни, докато класификацията се състои от повече алгоритмични инструменти като линейни класификатори, невронни мрежи, оценка на ядрото, дървета за вземане на решения и поддържащи векторни машини.

Групиране срещу класификация: Таблица, сравняваща разликата между групиране и класификация

Групиране Класификация
Данни без надзор Надзорни данни
Не цени високо обучителните комплекти Високо цени ли комплектите за обучение
Работи единствено с немаркирани данни Включва както немаркирани, така и етикетирани данни
Стреми се да идентифицира приликите между данните Цели да провери къде принадлежи дадена точка
Посочва необходимата промяна Не посочва необходимо подобрение
Има единична фаза Има две фази
Определянето на гранични условия не е от първостепенно значение Идентифицирането на граничните условия е от съществено значение за изпълнението на фазите
По принцип не се занимава с прогнозиране Занимава се с прогнозиране
Използва главно два алгоритъма Има редица вероятни алгоритми за използване
Процесът е по -малко сложен Процесът е по -сложен

Резюме на групирането и класификацията

  • Както клъстеризиращият, така и класифициращият анализ са силно използвани в процесите на извличане на данни.
  • Тези техники се прилагат в безброй науки, които са от съществено значение за решаването на глобални проблеми.
  • Най -вече клъстерирането се занимава с данни без надзор; по този начин, без етикет, като има предвид, че класификацията работи с контролирани данни; по този начин, обозначени. Това е една от основните причини, поради които групирането не се нуждае от обучителни комплекти, докато класификацията се нуждае.
  • Има повече алгоритми, свързани с класификацията, в сравнение с групирането.
  • Групирането се стреми да провери как данните са сходни или различни помежду си, докато класификацията се фокусира върху определянето на „класовете“ или групите на данните. Това прави процеса на групиране по -фокусиран върху граничните условия и класификационния анализ по -сложен в смисъл, че включва повече етапи.

Вижте повече за: , , , ,