Классификация и кластеризация — ключевые различия!

Алгоритмы машинного обучения делятся на несколько категорий в зависимости от типа целевых значений и характера решаемой проблемы. Эти алгоритмы можно в целом охарактеризовать как алгоритмы регрессии, алгоритмы кластеризации и алгоритмы классификации.

Кластеризация является примером алгоритма неконтролируемого обучения, в отличие от регрессии и классификации, которые являются примерами алгоритмов контролируемого обучения. Данные могут быть помечены с помощью процесса классификации, в то время как экземпляры схожих данных могут быть сгруппированы вместе с помощью процесса кластеризации. Если интересующая переменная в выходных данных является последовательной, то у нас есть проблема регрессии. В этой статье представлен базовый обзор кластеризации и классификации, а также сравнение между ними.

Станьте специалистом по обработке данных с помощью практического обучения!Магистерская программа для специалистов по обработке данныхИзучить программу

Что такое классификация?

Классификация является примером направленного подхода к машинному обучению. Методы классификации помогают делать прогнозы о категории целевых значений на основе любых предоставленных входных данных. Существует множество различных видов классификаций, таких как бинарная классификация и многоклассовая классификация, среди прочих. Это зависит от того, сколько классов включено в целевые значения.

Типы алгоритмов классификации

Это своего рода линейная модель, которая может использоваться в процессе классификации. При определении вероятности того, что что-то произойдет, к данным применяется сигмоидальная функция. В классификации категориальных переменных нет лучшего подхода, чем этот.

Расчет расстояния между одной точкой данных, а также каждым другим параметром выполняется с использованием метрик расстояния, таких как евклидово расстояние, манхэттенское расстояние и др. Для правильной категоризации выходных данных требуется голосование простым большинством голосов k ближайших соседей каждого элемента данных.

В отличие от линейных методов, таких как логистическая регрессия, это нелинейная модель. Она использует древовидную структуру для построения модели классификации, включая узлы и листья. В этом методе используется несколько операторов if-else для разбиения большой структуры на более мелкие, а затем для получения конечного результата. Как в вопросах регрессии, так и в вопросах классификации, это может быть полезно.

Несколько деревьев решений используются в ансамблевом подходе обучения для прогнозирования результата целевого атрибута. Каждая ветвь дерева решений дает отдельный результат. Несколько деревьев решений необходимы для категоризации окончательного вывода в задачах классификации, подобных этой. Задачи регрессии решаются путем усреднения прогнозируемых значений из деревьев решений.

Теорема Байеса служит основой для этого конкретного метода. Он работает на основе предположения, что наличие одной характеристики не зависит от наличия других характеристик. Другими словами, между ними нет связи. В результате этого предположения он не очень хорошо работает со сложными данными в целом. Это происходит потому, что большинство наборов данных имеют некоторый тип связи между характеристиками. Следовательно, предположение вызывает эту проблему.

Используется многомерное представление точек данных. Гиперплоскости используются для разделения этих точек данных на группы. Оно показывает n-мерный домен для n доступных признаков и создает гиперплоскости для разделения фрагментов данных с наибольшим запасом.

Приложения

• Обнаружение нежелательной электронной почты
• Распознавание лица
• Определение вероятности ухода клиента
• Одобрение банковского кредита

Станьте специалистом по обработке данных с помощью практического обучения!Магистерская программа для специалистов по обработке данныхИзучить программу

Что такое кластеризация?

Кластеризация — пример алгоритма, относящегося к категории неконтролируемого машинного обучения. Его цель — создание кластеров из наборов точек данных, имеющих определенные свойства. В идеальном сценарии точки данных, принадлежащие определенному кластеру, должны иметь схожие характеристики, в то время как точки данных, принадлежащие другим кластерам, должны отличаться друг от друга настолько, насколько это возможно для человека. Мягкая кластеризация и жесткая кластеризация — это две категории, составляющие общую концепцию кластеризации.

Типы алгоритмов кластеризации

Он начинается с установления фиксированного набора из k сегментов, а затем с использованием метрик расстояния для вычисления расстояния, которое отделяет каждый элемент данных от центров кластеров различных сегментов. Затем он помещает каждую точку данных в каждую из k групп в соответствии с тем, насколько далеко она находится от других точек.

• Агломеративная иерархическая кластеризация

Кластер формируется путем объединения точек данных на основе показателей расстояния и критериев, используемых для соединения этих кластеров.

• Разделительная иерархическая кластеризация

Он начинается с объединения всех наборов данных в один кластер, а затем разделяет эти наборы данных, используя метрику близости вместе с критерием. И иерархическая кластеризация, и спорные методы кластеризации могут рассматриваться как дендрограмма, которая также может использоваться для определения оптимального количества кластеров.

Этот подход к кластеризации основан на плотности. Некоторые алгоритмы, такие как K-Means, хорошо работают с кластерами, которые имеют разумное количество пространства между собой, и создают кластеры сферической формы. DBSCAN используется, когда входные данные имеют произвольную форму, хотя он менее подвержен аберрациям, чем другие методы сканирования. Он объединяет наборы данных, которые соседствуют с большим количеством других наборов данных в пределах заданного радиуса.

Кластеризация на основе плотности, как и DBSCAN, использует эту стратегию, но учитывает несколько дополнительных факторов. Однако по сравнению с DBSCAN она имеет большую вычислительную нагрузку. Также создается график достижимости, но он не разбивает наборы данных на кластеры. Это может помочь в понимании кластеризации.

Чтобы организовать данные в группы, он сначала генерирует их сводку. Сначала он суммирует данные, а затем использует это суммирование для формирования кластеров. Однако он ограничен только работой с числовыми свойствами, которые можно выразить пространственно.

Приложения

• Сегментация рынка основана на предпочтениях клиентов
• Исследование существующих социальных сетей
• Сегментация изображения
• Рекомендательные двигатели

Станьте специалистом по обработке данных с помощью практического обучения!Магистерская программа для специалистов по обработке данныхИзучить программу

В чем разница между регрессией и классификацией?

Каковы различные методы и области применения кластеризации?

Можно сказать, что набор элементов, принадлежащих к одному классу, образует кластер. Проще говоря, мы можем определить кластер как набор элементов, которые разделяют определенные характеристики друг с другом. В области машинного обучения процесс анализа, известный как кластеризация, считается очень важным.

Различные методы кластеризации

• Кластеризация на основе разбиения
• Кластеризация на основе иерархической модели
• Кластеризация на основе плотности
• Кластеризация на сетке
• Кластеризация на основе модели

Различные применения кластеризации

• Двигатели, которые делают предложения
• Сегментация клиентов и рынка
• Изучение социальных сетей (СНС)
• Кластеризация результатов поиска
• Анализ биологических данных
• Анализ рентгеновских лучей в медицине
• Обнаружение наличия раковых клеток

Станьте специалистом по обработке данных с помощью практического обучения!Программа магистратуры для специалистов по обработке данныхИзучить программу

Каковы различные классификаторы и области применения классификации?

Метод классификации применяется для присвоения метки каждому классу, который был сгенерирован в результате классификации имеющихся данных по заранее определенному числу категорий. Существуют два вида классификаторов:

В этом случае категоризация осуществляется с использованием всего двух потенциальных результатов, которые соответствуют двум отдельным классам. Рассмотрим, например, категоризацию спама и не спама и т. д.

Категоризация осуществляется с использованием более чем двух уникальных классов в этом случае. Категоризация многих видов почв, сегментация музыкальных жанров и т. д. — все это примеры.

Приложения

• Классификация содержания
• Биометрическая дактилоскопия
• Анализ почерка
• Подтверждение речи

Каковы наиболее распространенные алгоритмы классификации в машинном обучении?

Когда дело доходит до обработки естественного языка, классификация — это работа, которая полностью зависит от методов машинного обучения. Каждый алгоритм имеет свою собственную цель, которая заключается в решении определенной проблемы. В результате каждый алгоритм развертывается в определенном месте в соответствии с требованиями.

Набор данных может быть подвергнут любому количеству методов категоризации. Дисциплина классификации в статистике довольно широка, и применение любого отдельного метода полностью зависит от набора данных, с которым вы имеете дело. Ниже приведены некоторые из наиболее часто используемых алгоритмов классификации в машинном обучении:

• Древо решений
• К-Ближайшие соседи
• Логистическая регрессия
• Машины опорных векторов
• Наивный Байес

Многие аналитические действия, на выполнение которых человеку в противном случае потребовались бы часы, теперь можно выполнить за считанные минуты с помощью алгоритмов классификации.

Изучите машинное обучение с помощью Simplilearn

Simplilearn предлагает курс AI ML. Этот курс по машинному обучению дает углубленное введение в несколько аспектов машинного обучения, таких как работа с данными в реальном времени, построение алгоритмов с использованием контролируемого и неконтролируемого обучения, моделирование временных рядов, классификация и регрессия. Этот онлайн-курс по машинному обучению даст вам навыки, необходимые для начала успешной карьеры инженера машинного обучения.