Clustering vs. Klassifizierung: Unterschied zwischen Clustering und Klassifizierung

Einführung

Algorithmen für maschinelles Lernen werden im Allgemeinen basierend auf der Art der Ausgabevariablen und der Art des Problems, das angegangen werden muss, kategorisiert. Diese Algorithmen werden grob in drei Typen unterteilt, dh Regression, Clustering und Klassifizierung. Regression und Klassifizierung sind Arten von überwachten Lernalgorithmen, während Clustering eine Art von nicht überwachtem Algorithmus ist.

Wenn die Ausgabevariable kontinuierlich ist, handelt es sich um ein Regressionsproblem, während es sich bei diskreten Werten um ein Klassifizierungsproblem handelt. Clustering-Algorithmen werden im Allgemeinen verwendet, wenn wir die Cluster basierend auf den Eigenschaften der Datenpunkte erstellen müssen. Dieser Artikel konzentriert sich darauf, eine kurze Einführung in das Clustering und die Klassifizierung zu geben und einige Unterschiede zwischen den beiden aufzulisten.

Einstufung

Die Klassifizierung ist eine Art überwachter Algorithmus für maschinelles Lernen. Für jede gegebene Eingabe helfen die Klassifizierungsalgorithmen bei der Vorhersage der Klasse der Ausgabevariablen. Es kann mehrere Arten von Klassifizierungen geben, z. B. binäre Klassifizierung, Mehrklassenklassifizierung usw. Dies hängt von der Anzahl der Klassen in der Ausgabevariablen ab.

Arten von Klassifizierungsalgorithmen

Logistische Regression : – Es ist eines der linearen Modelle, die für die Klassifizierung verwendet werden können. Es verwendet die Sigmoidfunktion, um die Wahrscheinlichkeit des Eintretens eines bestimmten Ereignisses zu berechnen. Es ist eine ideale Methode zur Klassifizierung binärer Variablen.

K-Nearest Neighbors (kNN) : – Es verwendet Entfernungsmetriken wie Euklidische Entfernung, Manhattan-Entfernung usw., um die Entfernung eines Datenpunkts von jedem anderen Datenpunkt zu berechnen. Um die Ausgabe zu klassifizieren, ist ein Mehrheitsvotum von k nächsten Nachbarn jedes Datenpunkts erforderlich.

Entscheidungsbäume : – Es ist ein nichtlineares Modell, das einige der Nachteile linearer Algorithmen wie der logistischen Regression überwindet. Es baut das Klassifizierungsmodell in Form einer Baumstruktur auf, die Knoten und Blätter enthält. Dieser Algorithmus beinhaltet mehrere if-else-Anweisungen, die dabei helfen, die Struktur in kleinere Strukturen zu zerlegen und schließlich das Endergebnis zu liefern. Es kann sowohl für Regressions- als auch für Klassifizierungsprobleme verwendet werden.

Random Forest : – Es ist eine Ensemble-Lernmethode, die mehrere Entscheidungsbäume umfasst, um das Ergebnis der Zielvariablen vorherzusagen. Jeder Entscheidungsbaum liefert sein eigenes Ergebnis. Im Fall des Klassifizierungsproblems ist das Mehrheitsvotum dieser mehreren Entscheidungsbäume erforderlich, um das Endergebnis zu klassifizieren. Im Falle des Regressionsproblems nimmt es den Durchschnitt der von den Entscheidungsbäumen vorhergesagten Werte.

Naive Bayes : – Es ist ein Algorithmus, der auf dem Satz von Bayes basiert. Es wird davon ausgegangen, dass jedes bestimmte Merkmal unabhängig von der Einbeziehung anderer Merkmale ist. dh Sie sind nicht miteinander korreliert. Aufgrund dieser Annahme funktioniert es im Allgemeinen nicht gut mit komplexen Daten, da in den meisten Datensätzen eine Art Beziehung zwischen den Merkmalen besteht.

Support Vector Machine : – Sie repräsentiert die Datenpunkte im mehrdimensionalen Raum. Diese Datenpunkte werden dann mit Hilfe von Hyperebenen in Klassen eingeteilt. Es zeichnet einen n-dimensionalen Raum für die Anzahl n Features im Datensatz und versucht dann, die Hyperebenen so zu erstellen, dass die Datenpunkte mit maximalem Spielraum geteilt werden.

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Anwendungen

• E-Mail-Spam-Erkennung.
• Gesichtserkennung.
• Identifizieren, ob der Kunde abwandern wird oder nicht.
• Genehmigung des Bankdarlehens.

Clustering

Clustering ist eine Art von Algorithmus für unüberwachtes maschinelles Lernen. Es wird verwendet, um Datenpunkte mit ähnlichen Eigenschaften als Cluster zu gruppieren. Idealerweise sollten die Datenpunkte im gleichen Cluster ähnliche Eigenschaften aufweisen und die Punkte in unterschiedlichen Clustern möglichst unähnlich sein.

Clustering wird in zwei Gruppen unterteilt – hartes Clustering und weiches Clustering. Beim Hard-Clustering wird der Datenpunkt nur einem der Cluster zugewiesen, während beim Soft-Clustering eine Wahrscheinlichkeit dafür bereitgestellt wird, dass sich ein Datenpunkt in jedem der Cluster befindet.

Arten von Clustering-Algorithmen

K-Means-Clustering : – Es initialisiert eine vordefinierte Anzahl von k Clustern und verwendet Entfernungsmetriken, um die Entfernung jedes Datenpunkts vom Schwerpunkt jedes Clusters zu berechnen. Es ordnet die Datenpunkte anhand ihrer Entfernung einem der k Cluster zu.

Agglomeratives hierarchisches Clustering (Bottom-Up-Ansatz) : – Es betrachtet jeden Datenpunkt als Cluster und führt diese Datenpunkte auf der Grundlage der Entfernungsmetrik und des Kriteriums, das zum Verbinden dieser Cluster verwendet wird, zusammen.

Divisives hierarchisches Clustering (Top-Down-Ansatz) : – Initialisiert mit allen Datenpunkten als einen Cluster und teilt diese Datenpunkte auf der Grundlage der Distanzmetrik und des Kriteriums. Agglomeratives und divisives Clustering kann als Dendrogramm und die Anzahl der auszuwählenden Cluster durch Bezugnahme auf dasselbe dargestellt werden.

DBSCAN (Density-based Spatial Clustering of Applications with Noise) : – Es ist eine dichtebasierte Clustering-Methode. Algorithmen wie K-Means funktionieren gut bei Clustern, die ziemlich getrennt sind, und erzeugen Cluster mit kugelförmiger Form. DBSCAN wird verwendet, wenn die Daten eine willkürliche Form haben und auch weniger anfällig für Ausreißer sind. Es gruppiert die Datenpunkte, die viele benachbarte Datenpunkte innerhalb eines bestimmten Radius haben.

OPTICS (Ordering Points to Identify Clustering Structure) : – Dies ist eine andere Art von dichtebasierter Clustering-Methode und ähnelt im Prozess DBSCAN, außer dass einige weitere Parameter berücksichtigt werden. Aber es ist rechnerisch komplexer als DBSCAN. Außerdem werden die Datenpunkte nicht in Cluster unterteilt, aber es wird ein Erreichbarkeitsdiagramm erstellt, das bei der Interpretation der Erstellung von Clustern hilfreich sein kann.

BIRCH (Balanced Iterative Reducing and Clustering using Hierarchies) : – Erstellt Cluster, indem es eine Zusammenfassung der Daten generiert. Es funktioniert gut mit großen Datensätzen, da es die Daten zuerst zusammenfasst und dann dieselben verwendet, um Cluster zu erstellen. Es kann jedoch nur mit numerischen Attributen umgehen, die im Raum dargestellt werden können.

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Anwendungen

• Segmentierung der Verbraucherbasis auf dem Markt.
• Analyse des sozialen Netzwerks.
• Bildsegmentierung.
• Empfehlungssysteme.

Unterschied zwischen Clustering und Klassifizierung

1. Typ : – Clustering ist eine unüberwachte Lernmethode, während die Klassifizierung eine überwachte Lernmethode ist.
2. Prozess : – Beim Clustering werden Datenpunkte basierend auf ihren Ähnlichkeiten als Cluster gruppiert. Die Klassifizierung umfasst die Klassifizierung der Eingabedaten als eine der Klassenbezeichnungen der Ausgabevariablen.
3. Vorhersage : – Die Klassifizierung beinhaltet die Vorhersage der Eingabevariablen basierend auf der Modellbildung. Clustering wird im Allgemeinen verwendet, um die Daten zu analysieren und daraus Rückschlüsse für eine bessere Entscheidungsfindung zu ziehen.
4. Aufteilung von Daten : – Klassifikationsalgorithmen benötigen die Aufteilung der Daten als Trainings- und Testdaten zur Vorhersage und Bewertung des Modells. Clustering-Algorithmen benötigen für ihre Verwendung keine Aufteilung von Daten.
5. Datenlabel : – Klassifizierungsalgorithmen behandeln beschriftete Daten, während Clustering-Algorithmen unbeschriftete Daten verarbeiten.
6. Phasen : – Der Klassifizierungsprozess umfasst zwei Phasen – Schulung und Prüfung. Der Clustering-Prozess beinhaltet nur die Gruppierung von Daten.
7. Komplexität : – Da die Klassifizierung eine größere Anzahl von Stufen umfasst, ist die Komplexität der Klassifizierungsalgorithmen höher als die der Clustering-Algorithmen, deren Ziel es nur ist, die Daten zu gruppieren.

Fazit

Die Klassifizierungs- und Clustering-Methodik ist unterschiedlich, und das von ihren Algorithmen erwartete Ergebnis unterscheidet sich ebenfalls. Kurz gesagt, sowohl Klassifizierung als auch Clustering werden verwendet, um verschiedene Probleme anzugehen. Dieser Artikel enthält eine kurze Einführung in die Klassifizierung und Clusterbildung.

Wir lesen auch ein wenig über die verschiedenen Arten von Algorithmen, die jeweils verwendet werden, sowie einige Anwendungen. Die in diesem Artikel aufgeführten Algorithmen sind nicht vollständig. dh es handelt sich nicht um eine vollständige Liste, und es gibt viele andere Algorithmen, die verwendet werden können, um solche Probleme anzugehen.

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