Razlika med grozdom in klasifikacijo

Tehnike grozdenja in klasifikacije se uporabljajo pri strojnem učenju, iskanju informacij, raziskovanju slike in z njimi povezanih nalogah.

Ti dve strategiji sta dve glavni enoti procesov rudarjenja podatkov. V svetu analize podatkov so te bistvene pri upravljanju algoritmov. Natančneje oba procesa delita podatke v sklope. Ta naloga je v današnji informacijski dobi zelo pomembna, saj je treba ogromno povečati podatke skupaj z razvojem.

Zlasti združevanje in razvrščanje pomagata pri reševanju globalnih vprašanj, kot so kriminal, revščina in bolezni s pomočjo znanosti o podatkih.

Kaj je grozd?

V bistvu grozdanje vključuje združevanje podatkov glede na njihove podobnosti. Zadeva predvsem za ukrepe na daljavo in algoritme združevanja, ki izračunajo razliko med podatki in jih sistematično razdelijo.

Učenci s podobnimi učnimi slogi so na primer združeni in se učijo ločeno od učencev z različnimi učnimi pristopi. Pri pridobivanju podatkov se združevanje najpogosteje imenuje "nenadzorovana učna tehnika", saj razvrščanje temelji na naravni ali prirojeni značilnosti.

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

Značilnosti grozda:

• Ni natančne definicije

Grozdanje nima natančne opredelitve, zato obstajajo različni algoritmi grozdov ali modeli grozdov. V grobem sta dve vrsti grozdenja trdi in mehki. Trdo združevanje je povezano z označevanjem predmeta, ki preprosto pripada skupini ali ne. Nasprotno pa mehko združevanje ali neizrazito povezovanje določa stopnjo, kako nekaj pripada določeni skupini.

• Težko je oceniti

Validacijo ali oceno rezultatov iz grozdne analize je pogosto težko ugotoviti zaradi njene neresničnosti.

• Nenadzorovano

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

Kaj je klasifikacija?

Razvrstitev vključuje dodeljevanje oznak obstoječim situacijam ali razredom; od tod tudi izraz „razvrstitev“. Na primer, študenti, 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 razvrstitve

• Uporablja klasifikator

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

• Ocenjeno s skupnimi meritvami

Kakovost klasifikacijske analize se pogosto oceni z natančnostjo in priklicem, ki so priljubljeni metrični postopki. Klasifikator se ocenjuje glede njegove natančnosti in občutljivosti pri prepoznavanju izhoda.

• Nadziran

Klasifikacija je nadzorovana učna tehnika, saj dodeljuje predhodno določene identitete na podlagi primerljivih lastnosti. Funkcijo odšteje iz nabora za usposabljanje z oznako.

Razlike med grozdom in klasifikacijo

1. Nadzor

Glavna razlika je v tem, da je grozdenje nenadzorovano in da ga obravnavamo kot "samostojnega učenja", medtem ko je klasifikacija nadzorovana, saj je odvisna od vnaprej določenih oznak.

2. Uporaba treninga

Grozdanje ne uporablja ostro naborov za usposabljanje, ki so skupine primerov, ki se uporabljajo za ustvarjanje skupin, medtem ko za razvrstitev nujno potrebujejo sklopi za usposabljanje za prepoznavanje podobnih lastnosti.

3. Označevanje

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

4. Cilj

Grozdanje skupin predmetov z namenom zoženja odnosov in učenja novih informacij iz skritih vzorcev, medtem ko klasifikacija skuša določiti, kateri eksplicitni skupini pripada določen predmet.

5. Posebnosti

Medtem ko klasifikacija ne določa, česa se je treba naučiti, gručenje določa potrebno izboljšanje, saj opozarja na razlike z upoštevanjem podobnosti podatkov.

6. Faze

Na splošno je združevanje sestavljeno samo iz ene faze (razvrščanje v skupine), medtem ko ima klasifikacija dve stopnji, usposabljanje (model se uči iz nabora podatkov o usposabljanju) in testiranje (predviden je ciljni razred).

7. Mejni pogoji

Določitev mejnih pogojev je v postopku razvrščanja zelo pomembno v primerjavi z grozdom. Na primer, za določitev razvrstitve je potrebno poznavanje odstotnega razpona „nizkega“ v primerjavi z „zmernim“ in „visokim“.

8. Napoved

Klasifikacija je v primerjavi z grozdom bolj vključena v napovedovanje, saj je še posebej namenjena ciljnim razredom identitete. To se lahko na primer uporabi pri "odkrivanju ključnih obraznih točk", saj se lahko uporabi pri napovedovanju, ali neka priča laže ali ne.

9. Kompleksnost

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

10. Število verjetnih algoritmov

Algoritmi grozdov so večinoma linearni in nelinearni, medtem ko klasifikacija vključuje več algoritmičnih orodij, kot so linearni klasifikatorji, nevronske mreže, ocena jedra, drevesa odločanja in podporni vektorski stroji.

Grozd v primerjavi z razvrstitvijo: Tabela, ki primerja razliko med razvrščanjem in klasifikacijo

Grozd	Razvrstitev
Nenadzorovani podatki	Nadzorovani podatki
Ni zelo vreden kompletov za usposabljanje	Ali visoko usposabljanje določa
Deluje samo z neoznačenimi podatki	Vključuje podatke, ki niso označeni in označeni
Cilj je ugotoviti podobnost med podatki	Namen je preveriti, kam spada datum
Določi zahtevano spremembo	Ne določa potrebnih izboljšav
Ima eno fazo	Ima dve fazi
Določitev mejnih pogojev ni najpomembnejše	Določitev mejnih pogojev je bistvenega pomena pri izvajanju faz
Na splošno se ne ukvarja s napovedjo	Ukvarja se s napovedjo
V glavnem uporablja dva algoritma	Uporablja več verjetnih algoritmov
Postopek je manj zapleten	Proces je bolj zapleten

Povzetek o grozdu in razvrstitvi

• V združevanju in razvrščanju analiz so zelo zaposleni v procesih pridobivanja podatkov.
• Te tehnike se uporabljajo v nešteto znanostih, ki so bistvene pri reševanju globalnih vprašanj.
• Večinoma se grozd ukvarja z nenadzorovanimi podatki; torej neoznačeno, ker klasifikacija deluje z nadzorovanimi podatki; tako označeni. To je eden glavnih razlogov, da grozd ne potrebuje skupin za usposabljanje, medtem ko klasifikacija.
• Glede na razvrščanje je več algoritmov, povezanih z razvrščanjem.
• Grozdanje poskuša preveriti, ali so podatki med seboj podobni ali različni, medtem ko se razvrščanje osredotoča na določitev "razredov" ali skupin podatkov. Zaradi tega je proces združevanja bolj osredotočen na mejne pogoje in razvrstitvena analiza bolj zapletena v smislu, da vključuje več faz.