Clustering und Klassifikation sind die beiden wichtigsten Techniken zur Verwaltung von Algorithmen in Data-Mining-Prozessen. Obwohl beide Techniken gewisse Ähnlichkeiten aufweisen, wie z. B. das Aufteilen von Daten in Sätze. Der Hauptunterschied zwischen ihnen besteht darin, dass die Klassifizierung vordefinierte Klassen verwendet, in denen Objekte zugewiesen werden, während das Clustering Ähnlichkeiten zwischen Objekten identifiziert und sie so gruppiert, dass Objekte in derselben Gruppe einander ähnlicher sind als die in einer anderen Gruppe.
Klassifizierung und Clustering helfen, globale Probleme wie Kriminalität, Armut und Krankheiten durch Data Science zu lösen.
Contents
Was ist Klassifizierung?
Die Klassifizierung ist eine klassische Data-Mining-Technik, die auf maschinellem Lernen basiert. Normalerweise wird die Klassifizierung verwendet, um jedes Element in einem Datensatz in eine aus einem vordefinierten Satz von Klassen oder Gruppen zu klassifizieren. Das Ziel der Klassifizierung besteht darin, die Zielklasse für jeden Fall in den Daten genau vorherzusagen. Im Kreditgewerbe werden beispielsweise Klassifikationsmodelle verwendet, um Kreditantragsteller als niedrige, mittlere oder hohe Kreditrisiken zu identifizieren.
Arten von Klassifikationsalgorithmen beim maschinellen Lernen:
- Neuronale Netze
- Lineare Klassifikatoren: Logistische Regression, Naive Bayes-Klassifikatoren
- Zufälliger Wald
- Entscheidungsbäume
- Nächster Nachbar
- Verstärkte Bäume
Was Sie über die Klassifizierung wissen müssen
- Klassifikation ist ein überwachter Lernansatz, bei dem das Computerprogramm aus den eingegebenen Daten lernt und dieses Lernen dann verwendet, um neue Beobachtungen zu klassifizieren.
- Die Klassifizierung ist das Ergebnis des überwachten Lernens, was bedeutet, dass es ein bekanntes Label gibt, das das System generieren soll. Die Maschinen lernen aus bereits gekennzeichneten oder klassifizierten Daten.
- Der Klassifizierungsalgorithmus erfordert Trainingsdaten.
- Bei der Klassifizierung werden die Gruppen (oder Klassen) vorab festgelegt, wobei jeder Trainingsdatensatz zu einer bestimmten Klasse gehört.
- Klassifikationsalgorithmen sollen den Zusammenhang zwischen den Merkmalen der Instanz und der Klasse, zu der sie gehören, lernen.
- Das Klassifizierungsmodell verwendet vordefinierte Instanzen.
- Die Klassifizierung ist im Vergleich zum Clustering komplexer, da es in der Klassifizierungsphase viele Ebenen gibt.
- Die Klassifikation besteht im Allgemeinen aus zwei Stufen, nämlich Training (Modell lernt aus Trainingsdatensatz) und Testen (Zielklasse wird vorhergesagt).
- Die Klassifizierung befasst sich in ihren Prozessen mit sowohl gekennzeichneten als auch nicht gekennzeichneten Daten.
- Die Klassifizierung zielt darauf ab, die bestimmte Gruppe zu bestimmen, zu der ein bestimmtes Objekt gehört.
Anwendungen des Klassifikationsalgorithmus
- Spracherkennung
- Handschrifterkennung
- Biometrische Identifizierung
- Dokumentenklassifizierung usw.
Was ist Clustering?
Clustering ist eine Technik des maschinellen Lernens, bei der Daten gruppiert werden. Bei einem gegebenen Datensatz kann ein Clustering-Algorithmus verwendet werden, um alle Daten in eine bestimmte Gruppe zu kategorisieren. Theoretisch sollten Daten, die sich in derselben Gruppe befinden, ähnliche Eigenschaften oder Merkmale aufweisen, während Daten in anderen unterschiedlichen Gruppen sehr unterschiedliche Eigenschaften oder Merkmale aufweisen sollten.
Clustering ist eine Methode des unüberwachten Lernens und ist eine gängige Technik für die statistische Datenanalyse, die in vielen Bereichen verwendet wird.
Zu den Arten von Clustering-Algorithmen im maschinellen Lernen gehören:
- K-bedeutet
- Hierarchisches Clustering
- DBSCAN
- Fuzzy C-Mittel
- Gauß (EM)
Was Sie über Clustering wissen müssen
- Clustering ist eine Technik zum Organisieren einer Gruppe von Daten oder Objekten in Gruppen, sodass Objekte in derselben Gruppe einander ähnlicher sind als die in einer anderen Gruppe.
- Clustering ist das Ergebnis von unüberwachtem Lernen, bei dem das Eingabe-Dataset nicht gekennzeichnet ist.
- Der Clustering-Algorithmus erfordert keine Trainingsdaten.
- Beim Clustering basieren die Gruppen (oder Cluster) auf den Ähnlichkeiten der Dateninstanzen untereinander.
- Beim Training wird keine vordefinierte Ausgabeklasse verwendet und der Clustering-Algorithmus soll die Gruppierung lernen.
- Beim Clustering wird nicht jeder Gruppe ein vordefiniertes Label zugewiesen.
- Clustering ist im Vergleich zur Klassifizierung weniger komplex, da es nur unter Clustering gruppiert wird.
- Clustering besteht im Allgemeinen aus einer einzigen Phase, nämlich (Gruppierung).
- Clustering befasst sich mit nicht gekennzeichneten Daten.
- Das Hauptziel des Clusterings besteht darin, Beziehungen einzugrenzen sowie neue Informationen aus verborgenen Mustern zu lernen.
Anwendung von Clustering
- Es kann bei der Kundensegmentierung verwendet werden, bei der Kunden in Gruppen oder Segmente eingeteilt werden, sodass jedes Kundensegment aus Kunden mit ähnlichen Marktmerkmalen besteht, z. B. Ausgabeverhalten, durchschnittlicher Transaktionswert, Gesamtzahl der Transaktionen.
- Es kann in der Analyse sozialer Netzwerke verwendet werden; Beispiele sind das Generieren von Sequenzen in Bildern, Videos oder Audio.
- Clustering kann auch zur Trenderkennung in dynamischen Daten verwendet werden, indem verschiedene Cluster ähnlicher Trends erstellt werden.
- Clustering wird auch in Cloud-Computing-Umgebungen verwendet, wobei geclusterter Speicher die Zuverlässigkeit und Leistung erhöht, die Übertragung von Workloads zwischen Servern verwaltet und den Zugriff auf alle Dateien von jedem Server unabhängig vom physischen Speicherort der Daten ermöglicht.
Unterschied zwischen Klassifizierung und Clustering in Tabellenform
| VERGLEICHSGRUNDLAGE | EINSTUFUNG | CLUSTERING |
| Beschreibung | Klassifikation ist ein überwachter Lernansatz, bei dem das Computerprogramm aus den eingegebenen Daten lernt und dieses Lernen dann verwendet, um neue Beobachtungen zu klassifizieren. | Clustering ist eine Technik zum Organisieren einer Gruppe von Daten oder Objekten in Gruppen, sodass Objekte in derselben Gruppe einander ähnlicher sind als die in einer anderen Gruppe. |
| Die Klassifizierung ist das Ergebnis des überwachten Lernens, was bedeutet, dass es ein bekanntes Label gibt, das das System generieren soll. Die Maschinen lernen aus bereits gekennzeichneten oder klassifizierten Daten. | Clustering ist das Ergebnis von unüberwachtem Lernen, bei dem das Eingabe-Dataset nicht gekennzeichnet ist. | |
| Trainingsdaten | Der Klassifizierungsalgorithmus erfordert Trainingsdaten. | Der Clustering-Algorithmus erfordert keine Trainingsdaten. |
| Basis | Bei der Klassifizierung werden die Gruppen (oder Klassen) vorab festgelegt, wobei jeder Trainingsdatensatz zu einer bestimmten Klasse gehört. | Beim Clustering basieren die Gruppen (oder Cluster) auf den Ähnlichkeiten der Dateninstanzen untereinander. |
| Vordefinierter Ausgang | Klassifikationsalgorithmen sollen den Zusammenhang zwischen den Merkmalen der Instanz und der Klasse, zu der sie gehören, lernen. | Beim Training wird keine vordefinierte Ausgabeklasse verwendet und der Clustering-Algorithmus soll die Gruppierung lernen. |
| Komplexität | Die Klassifizierung ist im Vergleich zum Clustering komplexer, da es in der Klassifizierungsphase viele Ebenen gibt. | Clustering ist im Vergleich zur Klassifizierung weniger komplex, da es nur unter Clustering gruppiert wird. |
| Phasen/Phasen | Die Klassifikation besteht im Allgemeinen aus zwei Stufen, nämlich Training (Modell lernt aus Trainingsdatensatz) und Testen (Zielklasse wird vorhergesagt). | Clustering besteht im Allgemeinen aus einer einzigen Phase, nämlich (Gruppierung). |
| Beschriftung | Die Klassifizierung befasst sich in ihren Prozessen mit sowohl gekennzeichneten als auch nicht gekennzeichneten Daten. | Clustering befasst sich mit nicht gekennzeichneten Daten. |
| Zielsetzung | Die Klassifizierung zielt darauf ab, die bestimmte Gruppe zu bestimmen, zu der ein bestimmtes Objekt gehört. | Das Hauptziel des Clusterings besteht darin, Beziehungen einzugrenzen sowie neue Informationen aus verborgenen Mustern zu lernen. |