В современном мире машинное обучение очень важно, поскольку искусственный интеллект рассматривается как его неотъемлемая часть. Изучение компьютерных алгоритмов с использованием данных - это то, чем занимается машинное обучение. Они собирают данные, также известные как «обучающие данные, чтобы предсказать, как они будут выполнять задачи. Машинное обучение используется в различных областях, таких как медицина, фильтрация электронной почты и т. Д. Кластеризация и классификация используют статистический метод сбора данных, особенно в области машинного обучения.
Кластеризация против классификации
Разница между кластеризацией и классификацией заключается в том, что кластеризация объединяет объекты или данные в кластеры, которые могут иметь сходство друг с другом, но объекты двух разных кластеров будут отличаться друг от друга. Мотив кластеризации - разделить все данные на разные кластеры. В то время как классификация - это процесс, в котором объекты организованы в соответствии с классами, а правила уже предопределены.
В машинном обучении кластеризацию также называют кластерным анализом. Это процесс, при котором объект группируется таким образом, что объекты внутри кластеров обладают схожими свойствами, но по сравнению с другим кластером он очень на него не похож. Этот метод кластеризации используется в процессе статистического и исследовательского анализа данных, такого как анализ изображений, сжатие данных, поиск информации, распознавание образов, биоинформатика, компьютерная графика и машинное обучение.
В машинном обучении классификацию также называют статистической классификацией. Это процесс, в котором объекты классифицируются и помещаются в набор разделенных по категориям отсеков. Классификация проводится на основе поддающихся количественной оценке наблюдений. Алгоритм, включающий классификацию, известен как классификатор. Классификация основана на двухэтапном процессе: шаг обучения и шаг классификации.
Таблица сравнения кластеризации и классификации
| Параметры сравнения | Кластеризация | Классификация |
| Определение | Кластеризация - это метод, при котором объекты в группе объединяются в кластеры, имеющие сходство. | Классификация - это процесс, в котором наблюдение классифицируется как ввод компьютерной программы. |
| Данные | Кластеризация не требует обучающих данных. | Классификация требует обучающих данных. |
| Фаза | Он включает в себя одноступенчатость, т.е. группировку. | Он включает в себя два этапа: данные обучения и тестирование. |
| Маркировка | Он имеет дело с немаркированными данными. | Он имеет дело как с помеченными, так и с немаркированными данными в своих процессах. |
| Цель | Его главная цель - разгадывать скрытые закономерности, а также узкие связи. | Его цель - определить группу, к которой принадлежат объекты. |
Что такое кластеризация?
Кластеризация - это часть машинного обучения, которое группирует данные в кластеры с большим сходством, но разные кластеры могут отличаться. Это метод обучения без учителя, который очень часто используется для статистического анализа данных. Существуют различные типы алгоритмов кластеризации, такие как K-среднее, DBSCAN, нечеткое C-среднее, иерархическая кластеризация и гауссовский (EM).
Кластеризация не требует обучающих данных. По сравнению с классификацией кластеризация менее сложна, поскольку включает только группировку данных. Он не дает ярлыков для каждой группы, как классификация. Это одноэтапный процесс, известный как Группировка. Кластеризацию можно сформулировать как многокритериальную задачу оптимизации, которая фокусируется на нескольких проблемах.
Кластеризация была впервые создана Драйвером и Крёбером в области антропологии в 1932 году. Затем она была введена в различные области различными людьми. Кластеризация широко использовалась Картеллом для классификации теории черт в психологии личности в 1943 году. Ее можно условно разделить на жесткую кластеризацию и мягкую кластеризацию. Он имеет различные приложения, такие как сегрегация клиентов, анализ социальных сетей, обнаружение тенденций динамических данных и среды облачных вычислений.
Что такое классификация?
Классификация в основном используется для распознавания образов, когда выходное значение присваивается входному значению, как и кластеризация. Классификация - это метод, используемый в интеллектуальном анализе данных, но также используемый в машинном обучении. В машинном обучении вывод играет важную роль, и возникает необходимость в классификации и регрессии. Оба алгоритма обучения с учителем, в отличие от кластеризации.
Когда выходные данные имеют дискретное значение, это считается проблемой классификации. Алгоритмы классификации помогают предсказать вывод заданных данных, когда им предоставляется ввод. Могут быть различные типы классификаций, такие как двоичная классификация, мультиклассовая классификация и т. Д. Различные типы классификации также включают нейронные сети, линейные классификаторы: логистическая регрессия, наивный байесовский классификатор: случайный лес, деревья решений, ближайший сосед, деревья с усилением.
Различные приложения алгоритма классификации включают в себя распознавание речи, биометрическую идентификацию, распознавание почерка, обнаружение спама в электронной почте, утверждение банковского кредита, классификацию документов и т. Д. Классификация требует обучающих данных, а также предопределенных данных, в отличие от кластеризации. Это очень сложный процесс. Это результат обучения с учителем. Он работает как с помеченными, так и с немаркированными данными. Он включает в себя два процесса: обучение и тестирование.
Основные различия между кластеризацией и классификацией
Вывод
И кластеризация, и классификация - это статистический анализ данных, используемый в области машинного обучения. Оба важны для управления алгоритмами. Оба имеют ту же функцию, что и разделение данных на наборы, один на кластеры, а другой на категории. И то, и другое очень важно в эпоху цифрового мира и искусственного интеллекта.
И то, и другое необходимо для огромного объединения данных и разработки.
Кластеризация и классификация также помогают решать глобальные проблемы, такие как бедность, преступность, болезни, посредством процесса сбора данных. Кластеризация не имеет точного определения, которое можно было бы дать должным образом, и ее очень трудно оценить. Тогда как Классификация «классификатор» и оценивается с помощью общих показателей.
