Unterschied zwischen Clustering und Klassifizierung

Clustering- und Klassifikationstechniken werden beim maschinellen Lernen, beim Abrufen von Informationen, bei der Bildermittlung und bei verwandten Aufgaben verwendet.

Diese beiden Strategien sind die zwei Hauptbereiche der Data Mining-Prozesse. In der Welt der Datenanalyse sind diese für die Verwaltung von Algorithmen unerlässlich. Im Einzelnen teilen beide Prozesse Daten in Mengen auf. Diese Aufgabe ist im heutigen Informationszeitalter von großer Bedeutung, da die immense Zunahme von Daten in Verbindung mit der Entwicklung angemessen erleichtert werden muss.

Insbesondere durch Clustering und Klassifizierung werden globale Probleme wie Kriminalität, Armut und Krankheiten durch Datenwissenschaft gelöst.

Was ist Clustering??

Grundsätzlich beinhaltet Clustering das Gruppieren von Daten hinsichtlich ihrer Ähnlichkeiten. In erster Linie geht es um Abstandsmaße und Clustering-Algorithmen, die die Differenz zwischen Daten berechnen und systematisch aufteilen.

Beispielsweise werden Schüler mit ähnlichen Lernstilen in Gruppen zusammengefasst und getrennt von denen mit unterschiedlichen Lernansätzen unterrichtet. Beim Data Mining wird Clustering meistens als "unüberwachte Lerntechnik" bezeichnet, da die Gruppierung auf einem natürlichen oder inhärenten Merkmal basiert.

Es wird in verschiedenen wissenschaftlichen Bereichen wie Informationstechnologie, Biologie, Kriminologie und Medizin eingesetzt.

Merkmale des Clusterings:

• Keine genaue Definition

Clustering hat keine genaue Definition, weshalb es verschiedene Clustering-Algorithmen oder Cluster-Modelle gibt. Grob gesagt sind die beiden Arten von Clustering hart und weich. Beim harten Clustering wird ein Objekt als einfach zu einem Cluster gehörig bezeichnet oder nicht. Im Gegensatz dazu wird bei Soft-Clustering oder Fuzzy-Clustering festgelegt, inwiefern etwas zu einer bestimmten Gruppe gehört.

• Schwer zu bewerten

Die Validierung oder Bewertung von Ergebnissen der Clusteranalyse ist aufgrund ihrer inhärenten Ungenauigkeit oft schwer zu ermitteln.

• Unbeaufsichtigt

Da es sich um eine unbeaufsichtigte Lernstrategie handelt, basiert die Analyse lediglich auf aktuellen Merkmalen. Daher ist keine strenge Regelung erforderlich.

Was ist Klassifizierung??

Klassifizierung beinhaltet das Zuweisen von Labels zu bestehenden Situationen oder Klassen; daher der Begriff „Klassifizierung“. Schüler, die bestimmte Lernmerkmale aufweisen, werden beispielsweise als visuelle Lernende klassifiziert.

Klassifizierung ist auch als "beaufsichtigte Lerntechnik" bekannt, bei der Maschinen von bereits etikettierten oder klassifizierten Daten lernen. Es eignet sich hervorragend für die Mustererkennung, Statistik und Biometrie.

Merkmale der Klassifizierung

• Verwendet einen "Klassifizierer"

Um Daten zu analysieren, ist ein Klassifizierer ein definierter Algorithmus, der Informationen konkret einer bestimmten Klasse zuordnet. Ein Klassifizierungsalgorithmus würde beispielsweise ein Modell trainieren, um festzustellen, ob eine bestimmte Zelle bösartig oder gutartig ist.

• Durch gemeinsame Metriken bewertet

Die Qualität einer Klassifikationsanalyse wird häufig über die Genauigkeit und den Rückruf beurteilt, die gängige Metrikverfahren sind. Ein Klassifizierer wird hinsichtlich seiner Genauigkeit und Empfindlichkeit beim Identifizieren der Ausgabe bewertet.

• Überwacht

Klassifizierung ist eine überwachte Lerntechnik, da zuvor festgelegte Identitäten anhand vergleichbarer Merkmale zugewiesen werden. Es leitet eine Funktion aus einem gekennzeichneten Trainingssatz ab.

Unterschiede zwischen Clustering und Klassifizierung

1. Aufsicht

Der Hauptunterschied besteht darin, dass das Clustering nicht überwacht wird und als "selbstlernend" betrachtet wird, während die Klassifizierung überwacht wird, da sie von vordefinierten Bezeichnungen abhängt.

2. Verwendung des Trainingssatzes

Beim Clustering werden keine Trainingssätze eingesetzt, bei denen es sich um Gruppen von Instanzen handelt, die zur Erzeugung der Gruppierungen verwendet werden, während die Klassifizierung zwingend Trainingssätze benötigt, um ähnliche Merkmale zu identifizieren.

3. Beschriftung

Clustering funktioniert mit nicht markierten Daten, da keine Schulung erforderlich ist. Auf der anderen Seite bezieht sich die Klassifizierung auf unmarkierte und etikettierte Daten in ihren Prozessen.

4. Tor

Gruppieren von Gruppenobjekten mit dem Ziel, Beziehungen einzugrenzen sowie neuartige Informationen aus verborgenen Mustern zu lernen, während Klassifizierung ermittelt, zu welcher expliziten Gruppe ein bestimmtes Objekt gehört.

5. Besonderheiten

Während bei der Klassifizierung nicht angegeben ist, was gelernt werden muss, gibt das Clustering die erforderliche Verbesserung an, da es die Unterschiede aufzeigt, indem die Ähnlichkeiten zwischen den Daten berücksichtigt werden.

6. Phasen

Im Allgemeinen besteht das Clustering nur aus einer einzigen Phase (Gruppierung), während die Klassifizierung aus zwei Phasen besteht: Training (Modell lernt aus Trainingsdatensätzen) und Testen (Zielklasse wird vorhergesagt)..

7. Randbedingungen

Die Bestimmung der Randbedingungen ist im Vergleich zum Clustering im Klassifizierungsprozess von großer Bedeutung. Zum Beispiel ist es erforderlich, den prozentualen Bereich von "niedrig" im Vergleich zu "mittel" und "hoch" zu kennen, um die Klassifizierung festzulegen.

8. Prognose

Verglichen mit dem Clustering ist die Klassifizierung eher mit der Vorhersage verbunden, da sie insbesondere Zielgruppen identifiziert. Dies kann zum Beispiel bei der Erkennung von Gesichtspunkten von Gesichtspunkten angewendet werden, da damit vorausgesagt werden kann, ob ein bestimmter Zeuge lügt oder nicht.

9. Komplexität

Da die Klassifizierung aus mehreren Stufen besteht, sich mit der Vorhersage befasst und Grade oder Stufen umfasst, ist ihre Natur komplizierter als bei der Gruppierung, bei der es vor allem darum geht, ähnliche Attribute zu gruppieren.

10. Anzahl wahrscheinlicher Algorithmen

Clustering-Algorithmen sind hauptsächlich linear und nichtlinear, während die Klassifizierung aus mehr algorithmischen Werkzeugen wie linearen Klassifizierern, neuronalen Netzen, Kernschätzung, Entscheidungsbäumen und Unterstützungsvektormaschinen besteht.

Clustering vs. Klassifizierung: Tabelle zum Vergleich des Unterschieds zwischen Clustering und Klassifizierung

Clustering	Einstufung
Nicht überwachte Daten	Überwachte Daten
Wertet Trainingssätze nicht besonders	Hat sehr wertvolle Trainingssets
Funktioniert ausschließlich mit unbeschrifteten Daten	Umfasst sowohl unbeschriftete als auch beschriftete Daten
Ziel ist es, Ähnlichkeiten zwischen Daten zu identifizieren	Es soll überprüft werden, wo ein Datum gehört
Gibt die erforderliche Änderung an	Gibt keine erforderliche Verbesserung an
Hat eine einzige Phase	Hat zwei Phasen
Die Bestimmung der Randbedingungen ist nicht von vorrangiger Bedeutung	Die Festlegung der Randbedingungen ist für die Ausführung der Phasen unerlässlich
Befasst sich im Allgemeinen nicht mit der Vorhersage	Befasst sich mit der Vorhersage
Verwendet hauptsächlich zwei Algorithmen	Hat mehrere wahrscheinliche Algorithmen, die verwendet werden sollen
Der Prozess ist weniger komplex	Der Prozess ist komplexer

Zusammenfassung zu Clustering und Klassifizierung

• Sowohl Clustering- als auch Klassifizierungsanalysen werden in Data Mining-Prozessen stark eingesetzt.
• Diese Techniken werden in einer Vielzahl von Wissenschaften angewendet, die für die Lösung globaler Probleme unerlässlich sind.
• Meist handelt es sich beim Clustering um nicht überwachte Daten. daher unbeschriftet, während die Klassifizierung mit überwachten Daten funktioniert; so beschriftet. Dies ist einer der Hauptgründe, warum das Clustering keine Trainingssätze benötigt, während die Klassifizierung dies tut.
• Im Vergleich zum Clustering gibt es mehr Algorithmen für die Klassifizierung.
• Das Clustering versucht zu überprüfen, ob Daten einander ähnlich oder unähnlich sind, während sich die Klassifizierung auf die Bestimmung der "Klassen" oder Gruppen von Daten konzentriert. Dadurch wird der Clustering-Prozess stärker auf Randbedingungen fokussiert und die Klassifikationsanalyse in dem Sinne komplizierter, dass mehr Stufen erforderlich sind.