Kümeleme ve Sınıflandırma Arasındaki Fark

Kümeleme ve sınıflandırma teknikleri, makine öğrenimi, bilgi alma, görüntü inceleme ve ilgili görevlerde kullanılır.

Bu iki strateji, veri madenciliği süreçlerinin iki ana bölümüdür. Veri analizi dünyasında, bunlar algoritmaları yönetmede önemlidir. Özellikle, bu işlemlerin her ikisi de verileri kümelere böler. Bu görev, günümüz bilgi çağında büyük önem taşımaktadır, çünkü geliştirme ile birlikte büyük veri artışının uygun şekilde kolaylaştırılması gerekmektedir..

Kümelenme ve sınıflandırma, veri bilimi yoluyla suç, yoksulluk ve hastalıklar gibi küresel sorunların çözülmesine yardımcı olur.

Kümeleme Nedir??

Temel olarak, kümeleme, verilerin benzerliklerine göre gruplandırılmasını içerir. Öncelikle veri arasındaki farkı hesaplayan ve bunları sistematik olarak bölen mesafe ölçümleri ve kümeleme algoritmaları ile ilgilidir..

Örneğin, benzer öğrenme stillerine sahip öğrenciler birlikte gruplandırılır ve farklı öğrenme yaklaşımlarına sahip olanlardan ayrı olarak öğretilir. Veri madenciliğinde, gruplama doğal veya doğal bir özelliğe dayandığından en yaygın şekilde “denetimsiz öğrenme tekniği” olarak adlandırılır..

Bilgi teknolojisi, biyoloji, kriminoloji ve tıp gibi çeşitli bilimsel alanlarda uygulanır..

Kümelenmenin Özellikleri:

• Kesin Tanım Yok

Kümelemenin kesin bir tanımı yoktur, bu yüzden çeşitli kümeleme algoritmaları veya küme modelleri vardır. Kabaca söylemek gerekirse, iki tür kümeleme sert ve yumuşaktır. Sert kümeleme, bir nesneyi basitçe bir kümeye ait olsun veya olmasın olarak etiketlemekle ilgilidir. Buna karşılık, yumuşak kümeleme veya bulanık kümeleme, bir şeyin belirli bir gruba nasıl ait olduğu derecesini belirtir.

• Değerlendirilmesi Zor

Kümeleme analizinden elde edilen sonuçların onaylanması veya değerlendirilmesinin doğasında var olan kesinsizlik nedeniyle tespit edilmesi genellikle zordur.

• Eğiticisiz

Denetimsiz bir öğrenme stratejisi olduğu için, analiz sadece mevcut özelliklere dayanmaktadır; bu nedenle, sıkı bir düzenlemeye gerek yoktur.

Sınıflandırma Nedir?

Sınıflandırma, mevcut durumlara veya sınıflara etiket atamayı gerektirir; dolayısıyla “sınıflandırma” terimi. Örneğin, belirli öğrenme özelliklerini sergileyen öğrenciler görsel öğrenenler olarak sınıflandırılır.

Sınıflandırma, makinelerin zaten etiketlenmiş veya sınıflandırılmış verilerden öğrendiği “denetimli öğrenme tekniği” olarak da bilinir. Örüntü tanıma, istatistik ve biyometride son derece uygulanabilir.

Sınıflamanın Özellikleri

• “Sınıflandırıcı” kullanır

Verileri analiz etmek için bir sınıflandırıcı, belirli bir sınıfla bir bilgiyi somut olarak eşleyen tanımlı bir algoritmadır. Örneğin, bir sınıflandırma algoritması belirli bir hücrenin kötü huylu veya iyi huylu olup olmadığını belirlemek için bir modeli eğitir.

• Ortak Metriklerle Değerlendirildi

Bir sınıflandırma analizinin kalitesi genellikle popüler metrik prosedürler olan kesinlik ve hatırlama ile değerlendirilir. Bir sınıflandırıcı, çıktıyı tanımlamadaki doğruluğu ve duyarlılığı açısından değerlendirilir..

• Denetimli

Sınıflandırma, karşılaştırılabilir özelliklere dayanarak önceden belirlenmiş kimlikler atadığı için denetimli bir öğrenme tekniğidir. Etiketli bir eğitim setinden bir işlev çıkarır.

Kümeleme ve Sınıflandırma Arasındaki Farklar

1. Nezaret

Temel fark, kümelenmenin denetimsiz olması ve “kendi kendine öğrenme” olarak kabul edilmesidir, oysa sınıflandırma önceden tanımlanmış etiketlere bağlı olduğu için denetlenir..

2. Eğitim Setinin Kullanımı

Kümeleme, gruplamaları oluşturmak için kullanılan örnek grupları olan eğitim setlerini çok fazla kullanmazken, sınıflandırma benzer özellikleri tanımlamak için eğitim setlerine ihtiyaç duyar.

3. etiketleme

Kümeleme, eğitim gerektirmediğinden etiketlenmemiş verilerle çalışır. Öte yandan, sınıflandırma süreçlerindeki hem etiketlenmemiş hem de etiketlenmiş verilerle ilgilenir.

4. Hedef

Sınıflandırma, belirli bir nesnenin hangi açık gruba ait olduğunu belirlemeye çalışırken, ilişkileri daraltmak ve gizli kalıplardan yeni bilgiler öğrenmek amacıyla nesneleri gruplandırır..

5. Ayrıntılı Bilgiler

Sınıflandırma neyin öğrenilmesi gerektiğini belirtmese de, kümelenme veriler arasındaki benzerlikleri göz önünde bulundurarak farklılıkları işaret ettiği için gerekli gelişmeyi belirtir..

6. Aşamaları

Genellikle, sınıflandırma iki aşamadan oluşurken, kümeleme sadece tek bir aşamadan (gruplama) oluşur, eğitim (model, eğitim veri setinden öğrenir) ve test (hedef sınıf tahmin edilir).

7. Sınır şartları

Sınırlama koşullarının belirlenmesi, kümeleme ile karşılaştırıldığında sınıflandırma sürecinde oldukça önemlidir. Örneğin, sınıflandırmanın oluşturulmasında “orta” ve “yüksek” ile karşılaştırıldığında “düşük” yüzde aralığının bilinmesi gerekir.

8. tahmin

Kümelenme ile karşılaştırıldığında, sınıflandırma özellikle kimlik hedef sınıflarını amaçladığı için tahminle daha fazla ilgilidir. Örneğin bu, belirli bir tanığın yalan söyleyip söylemediğini tahmin etmede kullanılabileceğinden “yüz kilit nokta tespiti” nde uygulanabilir..

9. karmaşa

Sınıflandırma daha fazla aşamadan oluştuğu, tahminlerle ilgilendiği ve dereceleri veya seviyeleri içerdiğinden, doğası, esas olarak benzer niteliklerin gruplandırılmasıyla ilgili olan kümelenmeye kıyasla daha karmaşıktır..

10. Olası Algoritma Sayısı

Kümeleme algoritmaları temel olarak doğrusal ve doğrusal değildir, sınıflandırma doğrusal sınıflandırıcılar, sinir ağları, Çekirdek tahmini, karar ağaçları ve destek vektör makineleri gibi daha algoritmik araçlardan oluşur.

Kümeleme ve Sınıflandırma: Kümeleme ve Sınıflandırma arasındaki farkı karşılaştıran tablo

Kümeleme	sınıflandırma
Denetimsiz veriler	Denetlenen veriler
Eğitim setlerine çok değer vermez	Eğitim setlerine çok değer veriyor mu
Yalnızca etiketlenmemiş verilerle çalışır	Hem etiketlenmemiş hem de etiketlenmiş verileri içerir
Veriler arasındaki benzerlikleri tespit etmeyi amaçlar	Bir referans noktasının nereye ait olduğunu doğrulamayı amaçlar
Gerekli değişikliği belirtir	Gerekli iyileştirmeyi belirtmez
Tek fazlı	İki aşaması vardır
Sınır koşullarını belirlemek çok önemli değildir	Aşamaların yürütülmesinde sınır koşullarının belirlenmesi esastır
Genellikle tahminle ilgilenmez	Tahminli fırsatlar
Temelde iki algoritma kullanır	Kullanılacak birkaç olası algoritma vardır
Süreç daha az karmaşık	Süreç daha karmaşık

Kümeleme ve Sınıflandırma Özeti

• Hem kümeleme hem de sınıflandırma analizleri veri madenciliği süreçlerinde yüksek oranda kullanılır.
• Bu teknikler, küresel sorunların çözümünde çok sayıda bilime uygulanmaktadır.
• Kümelenme çoğunlukla denetimsiz verilerle ilgilenir; dolayısıyla, etiketlenmemişken, sınıflandırma denetlenen verilerle çalışır; böylece, etiketli. Bu, sınıflandırma yaparken kümelenmenin eğitim setlerine ihtiyaç duymamasının başlıca nedenlerinden biridir..
• Kümelemeye kıyasla sınıflandırma ile ilişkili daha fazla algoritma vardır.
• Kümeleme, verilerin veri "sınıflarını" veya gruplarını belirlemeye odaklanırken, verilerin birbirleri arasında nasıl benzer veya farklı olduğunu doğrulamayı amaçlamaktadır. Bu, kümelenme sürecini sınır koşullarına daha fazla odaklanmış ve sınıflandırma analizini daha fazla aşama içerdiği için daha karmaşık hale getirir.