Differenza tra Clustering e Classificazione

Le tecniche di clustering e classificazione sono utilizzate nell'apprendimento automatico, nel recupero delle informazioni, nell'indagine delle immagini e nelle attività correlate.

Queste due strategie sono le due principali divisioni dei processi di data mining. Nel mondo dell'analisi dei dati, questi sono essenziali nella gestione degli algoritmi. Nello specifico, entrambi questi processi dividono i dati in insiemi. Questo compito è molto importante nell'era dell'informazione di oggi poiché l'immenso aumento di dati associato allo sviluppo deve essere opportunamente facilitato.

In particolare, il raggruppamento e la classificazione aiutano a risolvere problemi globali come criminalità, povertà e malattie attraverso la scienza dei dati.

Cos'è il Clustering?

Fondamentalmente, il raggruppamento comporta il raggruppamento dei dati rispetto alle loro somiglianze. Si occupa principalmente delle misure di distanza e degli algoritmi di clustering che calcolano la differenza tra i dati e li dividono sistematicamente.

Ad esempio, gli studenti con stili di apprendimento simili sono raggruppati e vengono insegnati separatamente da quelli con approcci di apprendimento diversi. Nel data mining, il clustering è comunemente definito "tecnica di apprendimento senza supervisione" poiché il raggruppamento si basa su una caratteristica naturale o intrinseca.

È applicato in diversi campi scientifici come informatica, biologia, criminologia e medicina.

Caratteristiche del Clustering:

• Nessuna definizione esatta

Il clustering non ha una definizione precisa, ecco perché esistono vari algoritmi di clustering o modelli di cluster. In parole povere, i due tipi di raggruppamento sono duri e morbidi. Il clustering difficile riguarda l'etichettatura di un oggetto come semplicemente appartenente a un cluster o meno. Al contrario, il clustering morbido o il clustering fuzzy specifica il grado di appartenenza di un determinato gruppo a un determinato gruppo.

• Difficile da valutare

La convalida o la valutazione dei risultati dell'analisi di raggruppamento sono spesso difficili da accertare a causa della sua intrinseca inesattezza.

• unsupervised

Poiché si tratta di una strategia di apprendimento senza supervisione, l'analisi si basa semplicemente su caratteristiche attuali; quindi, non è necessaria alcuna regolamentazione rigorosa.

Cos'è la classificazione?

La classificazione comporta l'assegnazione di etichette a situazioni o classi esistenti; quindi, il termine "classificazione". Ad esempio, gli studenti che esibiscono determinate caratteristiche di apprendimento sono classificati come studenti visivi.

La classificazione è anche nota come "tecnica di apprendimento supervisionato" in cui le macchine imparano da dati già etichettati o classificati. È altamente applicabile nel riconoscimento di schemi, statistiche e dati biometrici.

Caratteristiche della classificazione

• Utilizza un "Classificatore"

Per analizzare i dati, un classificatore è un algoritmo definito che mappa concretamente un'informazione in una classe specifica. Ad esempio, un algoritmo di classificazione formerebbe un modello per identificare se una determinata cella è maligna o benigna.

• Valutato attraverso le metriche comuni

La qualità di un'analisi di classificazione viene spesso valutata tramite precisione e richiamo, che sono procedure metriche popolari. Un classificatore viene valutato per quanto riguarda la precisione e la sensibilità nell'identificazione dell'output.

• supervisionato

La classificazione è una tecnica di apprendimento supervisionata in quanto assegna identità precedentemente determinate sulla base di caratteristiche comparabili. Deduce una funzione da un set di allenamento etichettato.

Differenze tra Clustering e Classificazione

1. supervisione

La differenza principale è che il clustering non è supervisionato ed è considerato come "autoapprendimento" mentre la classificazione è supervisionata in quanto dipende da etichette predefinite.

2. Uso del set di allenamento

Il clustering non impiega in modo significativo insiemi di training, che sono gruppi di istanze impiegate per generare i raggruppamenti, mentre la classificazione necessita imperativamente di set di allenamento per identificare caratteristiche simili.

3. etichettatura

Il clustering funziona con dati senza etichetta in quanto non ha bisogno di formazione. D'altra parte, la classificazione riguarda sia i dati non etichettati che quelli etichettati nei suoi processi.

4. Obbiettivo

Clustering raggruppa oggetti con lo scopo di restringere le relazioni e di imparare nuove informazioni da schemi nascosti mentre la classificazione cerca di determinare a quale gruppo esplicito appartiene un determinato oggetto.

5. specifiche

Mentre la classificazione non specifica cosa deve essere appreso, il clustering specifica il miglioramento richiesto in quanto evidenzia le differenze considerando le somiglianze tra i dati.

6. fasi

Generalmente, il clustering consiste solo in una singola fase (raggruppamento) mentre la classificazione ha due fasi, la formazione (il modello apprende dal set di dati di addestramento) e il test (la classe target è prevista).

7. Condizioni al contorno

Determinare le condizioni al contorno è molto importante nel processo di classificazione rispetto al clustering. Ad esempio, è necessario conoscere l'intervallo di percentuali "basso" rispetto a "moderato" e "alto" per stabilire la classificazione.

8. Predizione

Rispetto al clustering, la classificazione è più coinvolta nella previsione in quanto mira in particolare all'identificazione delle classi target. Ad esempio, questo può essere applicato nel "rilevamento dei punti chiave del viso" in quanto può essere usato per prevedere se un certo testimone sta mentendo o meno.

9. Complessità

Poiché la classificazione consiste in più fasi, si occupa della predizione e coinvolge gradi o livelli, la sua natura è più complicata rispetto al clustering che riguarda principalmente il raggruppamento di attributi simili.

10. Numero di probabili algoritmi

Gli algoritmi di clustering sono principalmente lineari e non lineari mentre la classificazione consiste in più strumenti algoritmici come classificatori lineari, reti neurali, stima del kernel, alberi decisionali e macchine di supporto vettoriale.

Clustering vs Classificazione: tabella che confronta la differenza tra Clustering e Classificazione

Clustering	Classificazione
Dati senza supervisione	Dati supervisionati
Non apprezza molto i set di allenamento	Apprezza molto i set di allenamento
Funziona esclusivamente con dati senza etichetta	Coinvolge sia dati non etichettati che etichettati
Mira a identificare le somiglianze tra i dati	Mira a verificare dove un dato appartiene
Specifica la modifica richiesta	Non specifica il miglioramento richiesto
Ha una singola fase	Ha due fasi
Determinare le condizioni al contorno non è fondamentale	Identificare le condizioni al contorno è essenziale per l'esecuzione delle fasi
In genere non si occupa della previsione	Offerte con previsione
Principalmente utilizza due algoritmi	Ha un numero di probabili algoritmi da utilizzare
Il processo è meno complesso	Il processo è più complesso

Riepilogo su Clustering e classificazione

• Entrambe le analisi di raggruppamento e classificazione sono molto utilizzate nei processi di data mining.
• Queste tecniche sono applicate in una miriade di scienze che sono essenziali per risolvere problemi globali.
• Per lo più, il clustering riguarda i dati senza supervisione; quindi, senza etichetta, mentre la classificazione funziona con dati supervisionati; quindi, etichettato. Questo è uno dei motivi principali per cui il clustering non ha bisogno di set di allenamento durante la classificazione.
• Ci sono più algoritmi associati alla classificazione rispetto al clustering.
• Il clustering cerca di verificare come i dati sono simili o dissimili tra loro mentre la classificazione si concentra sulla determinazione delle "classi" di dati o dei gruppi. Ciò rende il processo di clustering più focalizzato sulle condizioni al contorno e l'analisi di classificazione più complicata, nel senso che coinvolge più fasi.