Perbezaan antara Pengkelasan dan Klasifikasi

Teknik clustering dan klasifikasi digunakan dalam pembelajaran mesin, pengambilan maklumat, penyiasatan imej, dan tugas yang berkaitan.

Kedua-dua strategi ini adalah dua bahagian utama proses perlombongan data. Dalam dunia analisis data, ini penting dalam menguruskan algoritma. Secara khusus, kedua-dua proses ini membahagikan data ke dalam set. Tugas ini sangat relevan dalam usia maklumat hari ini kerana peningkatan data yang ditambah dengan perkembangan perlu difasilitasi dengan tepat.

Khususnya, clustering dan klasifikasi membantu menyelesaikan masalah global seperti jenayah, kemiskinan, dan penyakit melalui sains data.

Apakah Clustering?

Pada dasarnya, pengelompokan melibatkan pengelompokan data berkenaan dengan persamaan mereka. Ini terutama berkaitan dengan langkah-langkah jarak dan algoritma kluster yang mengira perbezaan antara data dan membahagikannya secara sistematik.

Sebagai contoh, pelajar dengan gaya pembelajaran yang sama dikelompokkan bersama dan diajar secara berasingan daripada mereka yang mempunyai pendekatan pembelajaran yang berbeza. Dalam perlombongan data, clustering paling sering dirujuk sebagai "teknik pembelajaran tanpa pengawasan" kerana pengelompokan adalah berdasarkan sifat semula jadi atau wujud.

Ia digunakan dalam beberapa bidang saintifik seperti teknologi maklumat, biologi, kriminologi, dan perubatan.

Ciri-ciri Clustering:

• Tiada Definisi tepat

Clustering tidak mempunyai definisi yang tepat sebab itulah terdapat pelbagai algoritma kluster atau model cluster. Secara kasar, kedua-dua jenis clustering adalah keras dan lembut. Clustering keras berkenaan dengan pelabelan objek sebagai hanya kepunyaan cluster atau tidak. Sebaliknya, clustering lembut atau clustering fuzzy menentukan tahap bagaimana sesuatu dimiliki oleh kumpulan tertentu.

• Sukar untuk dinilai

Pengesahan atau penilaian hasil daripada analisis kluster sering sukar ditentukan kerana ketidakmampuan yang wujudnya.

• Tidak terkawal

Oleh kerana ia adalah strategi pembelajaran yang tidak terjejas, analisis itu hanya berdasarkan ciri-ciri semasa; Oleh itu, tiada peraturan yang ketat diperlukan.

Apakah Klasifikasi?

Pengelasan memerlukan menyerahkan label kepada keadaan atau kelas yang ada; Oleh itu, istilah "klasifikasi". Sebagai contoh, pelajar yang mempamerkan ciri pembelajaran tertentu diklasifikasikan sebagai pelajar visual.

Klasifikasi juga dikenali sebagai "teknik pembelajaran yang diselia" di mana mesin belajar dari data berlabel atau diklasifikasikan. Ia amat berguna dalam pengiktirafan corak, statistik, dan biometrik.

Ciri Pengelasan

• Menggunakan "Pengelas"

Untuk menganalisis data, pengelas adalah algoritma yang jelas yang secara konkrit memetakan maklumat kepada kelas tertentu. Sebagai contoh, algoritma klasifikasi akan melatih model untuk mengenal pasti sama ada sel tertentu adalah malignan atau jinak.

• Diukur melalui Metrik Biasa

Kualiti analisis klasifikasi sering dinilai melalui ketepatan dan penarikan semula yang merupakan prosedur metrik yang popular. Pengelas dinilai berdasarkan ketepatan dan kepekaannya dalam mengenal pasti output.

• Diawasi

Klasifikasi adalah teknik pembelajaran yang diawasi kerana ia memberikan identiti yang telah ditentukan sebelumnya berdasarkan ciri-ciri yang sebanding. Ia menyingkirkan fungsi dari set latihan berlabel.

Perbezaan antara Pengkelasan dan Klasifikasi

1. Pengawasan

Perbezaan utama ialah clustering tidak terjejas dan dianggap sebagai "pembelajaran kendiri" manakala klasifikasi diselia kerana ia bergantung pada label yang telah ditetapkan.

2. Penggunaan Set Latihan

Clustering tidak menggalakkan menggunakan set latihan, yang merupakan kumpulan contoh yang digunakan untuk menghasilkan pengelompokan, sementara klasifikasi secara mendesak memerlukan set latihan untuk mengenal pasti ciri-ciri yang serupa.

3. Melabelkan

Clustering berfungsi dengan data tanpa berlabel kerana ia tidak memerlukan latihan. Sebaliknya, klasifikasi berurusan dengan kedua-dua data tidak berlabel dan berlabel dalam prosesnya.

4. Tujuan

Kumpulan clustering objek dengan tujuan untuk menyempitkan hubungan serta mempelajari maklumat novel dari corak tersembunyi sementara klasifikasi bertujuan untuk menentukan kumpulan eksplisit objek tertentu milik.

5. Spesifik

Walaupun klasifikasi tidak menyatakan apa yang perlu dipelajari, clustering menentukan penambahbaikan yang diperlukan kerana ia menunjukkan perbezaan dengan mempertimbangkan persamaan antara data.

6. Fasa-Fasa

Umumnya, clustering hanya terdiri daripada fasa tunggal (pengelompokan) manakala klasifikasi mempunyai dua peringkat, latihan (model belajar dari set data latihan) dan ujian (kelas target diramalkan).

7. Syarat sempadan

Menentukan keadaan sempadan sangat penting dalam proses klasifikasi berbanding dengan clustering. Contohnya, mengetahui peratusan pelbagai "rendah" berbanding dengan "sederhana" dan "tinggi" diperlukan dalam mewujudkan klasifikasi.

8. Ramalan

Berbanding dengan pengelompokan, klasifikasi lebih terlibat dengan ramalan kerana ia khususnya bertujuan untuk kelas sasaran identiti. Sebagai contoh, ini boleh digunakan dalam "pengesanan mata utama muka" kerana ia boleh digunakan dalam meramalkan sama ada saksi tertentu berbohong atau tidak.

9. Kerumitan

Oleh kerana klasifikasi mengandungi lebih banyak peringkat, memperkatakan ramalan, dan melibatkan darjah atau peringkat, sifatnya lebih rumit dibandingkan dengan clustering yang terutama berkaitan dengan pengelompokan sifat-sifat serupa.

10. Bilangan Algoritma Yang Boleh Dicadangkan

Algoritma pengelompokan terutamanya linear dan tidak linear manakala klasifikasi mengandungi lebih banyak alat algoritma seperti pengelas linear, rangkaian saraf, anggaran kernel, keputusan pokok, dan mesin vektor sokongan.

Clustering vs. Classification: Jadual membandingkan perbezaan antara Clustering dan Klasifikasi

Clustering	Pengkelasan
Data tak terkawal	Data yang diselia
Tidak banyak nilai latihan	Adakah nilai latihan yang sangat bernilai
Bekerja semata-mata dengan data tidak berlabel	Melibatkan kedua-dua data tidak berlabel dan berlabel
Bermaksud untuk mengenal pasti persamaan antara data	Bermaksud untuk mengesahkan mana datum kepunyaan
Menentukan perubahan yang diperlukan	Tidak menyatakan penambahbaikan yang diperlukan
Mempunyai fasa tunggal	Mempunyai dua fasa
Menentukan keadaan sempadan bukanlah yang paling penting	Mengenal pasti syarat sempadan adalah penting dalam melaksanakan fasa
Tidak lazimnya menangani ramalan	Tawaran dengan ramalan
Terutamanya menggunakan dua algoritma	Mempunyai beberapa kemungkinan algoritma untuk digunakan
Proses kurang kompleks	Proses lebih kompleks

Ringkasan Pengklasifikasian dan Klasifikasi

• Kedua-dua klustering dan mengklasifikasikan analisis sangat banyak digunakan dalam proses perlombongan data.
• Teknik-teknik ini digunakan dalam segenap sains yang penting dalam menyelesaikan masalah global.
• Kebanyakannya, clustering berurusan dengan data yang tidak dapat dikawal; oleh itu, tidak dilabel manakala klasifikasi berfungsi dengan data yang diselia; dengan itu, dilabelkan. Ini adalah salah satu sebab utama mengapa klustering tidak memerlukan set latihan manakala klasifikasi tidak.
• Terdapat lebih banyak algoritma yang dikaitkan dengan klasifikasi berbanding kluster.
• Clustering bertujuan untuk mengesahkan bagaimana data sama atau berbeza antara satu sama lain manakala klasifikasi memberi tumpuan kepada menentukan "kelas" atau kumpulan data. Ini menjadikan proses kluster lebih tertumpu kepada keadaan sempadan dan analisis klasifikasi lebih rumit dalam erti kata ia melibatkan lebih banyak peringkat.