W dzisiejszym świecie uczenie maszynowe jest bardzo ważne, ponieważ sztuczna inteligencja jest postrzegana jako jego integralna część. Uczenie maszynowe zajmuje się badaniem algorytmów komputerowych za pomocą danych. Gromadzą dane, znane również jako „dane szkoleniowe, aby przewidywać i jak wykona zadania. Uczenie maszynowe jest wykorzystywane w różnych obszarach, takich jak medycyna, filtrowanie wiadomości e-mail itp. Klastrowanie i klasyfikacja wykorzystują metodę statystyczną do zbierania danych, szczególnie w dziedzinie uczenia maszynowego.
Klastrowanie a klasyfikacja
Różnica między grupowaniem a klasyfikacją polega na tym, że klastrowanie organizuje obiekty lub dane w klastry, które mogą być do siebie podobne, ale obiekty dwóch różnych klastrów będą się od siebie różnić. Motywem klastrowania jest podzielenie całych danych na różne klastry. Natomiast klasyfikacja to proces, w którym obiekty są zorganizowane według klas i reguł są już z góry określone.
Klastrowanie jest również nazywane analizą klastrów w uczeniu maszynowym. Jest to proces, w którym następuje pogrupowanie obiektu w taki sposób, że obiekty znajdujące się w klastrach mają podobne właściwości, ale w porównaniu z innym klastrem jest bardzo do niego niepodobny. Ta technika grupowania jest wykorzystywana w statystycznej i eksploracyjnej analizie danych w procesach, takich jak analiza obrazu, kompresja danych, wyszukiwanie informacji, rozpoznawanie wzorców, bioinformatyka, grafika komputerowa i uczenie maszynowe.
Klasyfikacja jest również nazywana klasyfikacją statystyczną w uczeniu maszynowym. Jest to proces, w którym przedmioty są klasyfikowane i umieszczane w zestawie skategoryzowanych przegródek. Klasyfikacji dokonuje się na podstawie wymiernych obserwacji. Algorytm zawierający klasyfikację jest znany jako klasyfikator. Klasyfikacja opiera się na dwuetapowym procesie: etap uczenia się i etap klasyfikacji.
Tabela porównawcza między grupowaniem a klasyfikacją
| Parametry porównania | Grupowanie | Klasyfikacja |
| Definicja | Klastrowanie to technika, w której obiekty w grupie są grupowane pod względem podobieństw. | Klasyfikacja to proces, w którym obserwacja jest klasyfikowana jako dane wejściowe przez program komputerowy. |
| Dane | Klastrowanie nie wymaga danych szkoleniowych. | Klasyfikacja wymaga danych szkoleniowych. |
| Faza | Obejmuje jednoetapowe, tj. Grupowanie. | Obejmuje dwa etapy: dane treningowe i testowanie. |
| Etykietowanie | Zajmuje się nieoznakowanymi danymi. | W swoich procesach zajmuje się zarówno danymi oznaczonymi, jak i nieoznakowanymi. |
| Cel | Jej głównym celem jest rozwikłanie ukrytego schematu oraz wąskich relacji. | Jego celem jest określenie grupy, do której należą obiekty. |
Co to jest klastrowanie?
Klastrowanie jest częścią uczenia maszynowego, które grupuje dane w klastry o dużym podobieństwie, ale różne klastry mogą się różnić. Jest to metoda uczenia nienadzorowanego i jest bardzo powszechnie stosowana do statystycznej analizy danych. Istnieją różne typy algorytmów klastrowania, takie jak K-średnie, DBSCAN, rozmyte C-średnie, klastrowanie hierarchiczne i Gaussian (EM).
Klastrowanie nie wymaga danych szkoleniowych. W porównaniu z klasyfikacją klasteryzacja jest mniej złożona, ponieważ obejmuje jedynie grupowanie danych. Nie nadaje etykiet dla każdej grupy, takich jak klasyfikacja. Ma jednoetapowy proces znany jako grupowanie. Grupowanie można sformułować jako wielocelowy problem optymalizacji, który koncentruje się na więcej niż jednym problemie.
Clustering został po raz pierwszy stworzony przez Drivera i Kroebera w dziedzinie antropologii w roku 1932. Następnie został wprowadzony do różnych dziedzin przez różne osoby. Popularnie grupowanie zostało użyte przez Cartella do klasyfikacji teorii cech w psychologii osobowości w 1943 roku. Można go z grubsza odróżnić jako grupowanie twarde i grupowanie miękkie. Ma różne zastosowania, takie jak segregacja klientów, analiza sieci społecznościowych, wykrywanie dynamicznych trendów danych i środowiska przetwarzania w chmurze.
Co to jest klasyfikacja?
Klasyfikacja jest zasadniczo używana do rozpoznawania wzorców, gdzie wartość wyjściowa jest podawana wartości wejściowej, podobnie jak grupowanie. Klasyfikacja to technika wykorzystywana w eksploracji danych, ale także wykorzystywana w uczeniu maszynowym. W uczeniu maszynowym dane wyjściowe odgrywają ważną rolę i pojawia się potrzeba klasyfikacji i regresji. Oba są algorytmami uczenia nadzorowanego, w przeciwieństwie do grupowania.
Gdy dane wyjściowe mają dyskretną wartość, jest to uważane za problem z klasyfikacją. Algorytmy klasyfikacji pomagają przewidywać dane wyjściowe danych, gdy dane wejściowe są do nich dostarczane. Mogą istnieć różne rodzaje klasyfikacji, takie jak klasyfikacja binarna, klasyfikacja wieloklasowa itp. Różne rodzaje klasyfikacji obejmują również sieci neuronowe, klasyfikatory liniowe: regresja logistyczna, klasyfikator naiwny Bayesa: losowy las, drzewa decyzyjne, najbliższego sąsiada, drzewa wzmocnione.
Różne zastosowania algorytmu klasyfikacji obejmują rozpoznawanie mowy, identyfikację biometryczną, rozpoznawanie pisma ręcznego, wykrywanie spamu w wiadomościach e-mail, zatwierdzanie pożyczki bankowej, klasyfikację dokumentów itp. Klasyfikacja wymaga danych szkoleniowych i wstępnie zdefiniowanych danych, w przeciwieństwie do grupowania. To bardzo złożony proces. Jest wynikiem nadzorowanego uczenia się. Zajmuje się zarówno danymi oznaczonymi, jak i nieoznakowanymi. Obejmuje dwa procesy: szkolenie i testowanie.
Główne różnice między klastrowaniem a klasyfikacją
Wniosek
Zarówno klastrowanie, jak i klasyfikacja są statystyczną analizą danych stosowaną w dziedzinie uczenia maszynowego. Oba są ważne w zarządzaniu algorytmami. Oba pełnią taką samą funkcję, jak dzielenie danych na zbiory, jeden na klastry, a drugi na kategorie. Oba są bardzo ważne w dobie cyfrowego świata i sztucznej inteligencji.
Oba są wymagane do ogromnego łączenia danych i rozwoju.
Klastrowanie i klasyfikacja pomagają również w rozwiązywaniu globalnych problemów, takich jak ubóstwo, przestępczość, choroby poprzez proces gromadzenia danych. Grupowanie nie ma dokładnej definicji, którą można by właściwie zdefiniować, i jest bardzo trudne do oceny. Natomiast klasyfikacja jest „klasyfikatorem” i jest oceniana za pomocą wspólnych metryk.
