Clustering vs Classification : Différence entre le clustering et la classification

introduction

Les algorithmes d'apprentissage automatique sont généralement classés en fonction du type de variable de sortie et du type de problème à résoudre. Ces algorithmes sont généralement divisés en trois types, à savoir la régression, le clustering et la classification. La régression et la classification sont des types d'algorithmes d'apprentissage supervisé, tandis que le clustering est un type d'algorithme non supervisé.

Lorsque la variable de sortie est continue, il s'agit d'un problème de régression alors que lorsqu'elle contient des valeurs discrètes, il s'agit d'un problème de classification. Les algorithmes de clustering sont généralement utilisés lorsque nous devons créer les clusters en fonction des caractéristiques des points de données. Cet article se concentre sur une brève introduction au regroupement, à la classification et énumère certaines différences entre les deux.

Classification

La classification est un type d'algorithme d'apprentissage automatique supervisé. Pour toute entrée donnée, les algorithmes de classification aident à prédire la classe de la variable de sortie. Il peut y avoir plusieurs types de classifications comme la classification binaire, la classification multi-classes, etc. Cela dépend du nombre de classes dans la variable de sortie.

Types d'algorithmes de classification

Régression logistique : – C'est l'un des modèles linéaires qui peut être utilisé pour la classification. Il utilise la fonction sigmoïde pour calculer la probabilité qu'un certain événement se produise. C'est une méthode idéale pour la classification des variables binaires.

K-Nearest Neighbours (kNN) : – Il utilise des métriques de distance comme la distance euclidienne, la distance de Manhattan, etc. pour calculer la distance d'un point de données à partir de tous les autres points de données. Pour classer la sortie, il faut un vote majoritaire de k voisins les plus proches de chaque point de données.

Arbres de décision : - Il s'agit d'un modèle non linéaire qui surmonte quelques-uns des inconvénients des algorithmes linéaires tels que la régression logistique. Il construit le modèle de classification sous la forme d'une structure arborescente qui comprend des nœuds et des feuilles. Cet algorithme implique plusieurs instructions if-else qui aident à décomposer la structure en structures plus petites et à fournir éventuellement le résultat final. Il peut être utilisé pour la régression ainsi que pour les problèmes de classification.

Random Forest : - Il s'agit d'une méthode d'apprentissage d'ensemble qui implique plusieurs arbres de décision pour prédire le résultat de la variable cible. Chaque arbre de décision fournit son propre résultat. Dans le cas du problème de classification, il faut le vote majoritaire de ces multiples arbres de décision pour classer le résultat final. Dans le cas du problème de régression, il prend la moyenne des valeurs prédites par les arbres de décision.

Naive Bayes : – C'est un algorithme basé sur le théorème de Bayes. Il suppose que toute caractéristique particulière est indépendante de l'inclusion d'autres caractéristiques. c'est-à-dire qu'ils ne sont pas corrélés les uns aux autres. Cela ne fonctionne généralement pas bien avec des données complexes en raison de cette hypothèse, car dans la plupart des ensembles de données, il existe une sorte de relation entre les caractéristiques.

Support Vector Machine : – Il représente les points de données dans un espace multidimensionnel. Ces points de données sont ensuite séparés en classes à l'aide d'hyperplans. Il trace un espace à n dimensions pour le nombre n d'entités dans le jeu de données, puis tente de créer les hyperplans de manière à diviser les points de données avec une marge maximale.

Lire : Exemples courants d'exploration de données.

Applications

• Détection de courrier indésirable.
• La reconnaissance faciale.
• Identifier si le client va se désabonner ou non.
• Approbation du prêt bancaire.

Regroupement

Le clustering est un type d'algorithme d'apprentissage automatique non supervisé. Il est utilisé pour regrouper des points de données ayant des caractéristiques similaires en tant que clusters. Idéalement, les points de données d'un même cluster doivent présenter des propriétés similaires et les points de différents clusters doivent être aussi différents que possible.

Le clustering est divisé en deux groupes : le clustering dur et le clustering souple. Dans le clustering dur, le point de données est affecté à l'un des clusters uniquement, tandis que dans le clustering souple, il fournit une probabilité qu'un point de données se trouve dans chacun des clusters.

Types d'algorithmes de clustering

K-Means Clustering : – Il initialise un nombre prédéfini de k clusters et utilise des métriques de distance pour calculer la distance de chaque point de données à partir du centroïde de chaque cluster. Il attribue les points de données dans l'un des k clusters en fonction de sa distance.

Agglomerative Hierarchical Clustering (Bottom-Up Approach) : - Il considère chaque point de données comme un cluster et fusionne ces points de données sur la base de la métrique de distance et du critère utilisé pour relier ces clusters.

Clustering hiérarchique de division (approche descendante) : – Il s'initialise avec tous les points de données comme un seul cluster et divise ces points de données sur la base de la métrique de distance et du critère. Le clustering agglomératif et diviseur peut être représenté sous la forme d'un dendrogramme et le nombre de clusters à sélectionner en se référant à celui-ci.

DBSCAN (Density-based Spatial Clustering of Applications with Noise) : – C'est une méthode de clustering basée sur la densité. Des algorithmes comme K-Means fonctionnent bien sur les clusters qui sont assez séparés et créent des clusters de forme sphérique. DBSCAN est utilisé lorsque les données sont de forme arbitraire et il est également moins sensible aux valeurs aberrantes. Il regroupe les points de données qui ont de nombreux points de données voisins dans un certain rayon.

OPTICS (Ordering Points to Identify Clustering Structure) : - Il s'agit d'un autre type de méthode de clustering basée sur la densité et son processus est similaire à DBSCAN, sauf qu'il prend en compte quelques paramètres supplémentaires. Mais il est plus complexe en termes de calcul que DBSCAN. De plus, il ne sépare pas les points de données en clusters, mais il crée un graphique d'accessibilité qui peut aider à l'interprétation de la création de clusters.

BIRCH (Balanced Iterative Reducing and Clustering using Hierarchies) : – Il crée des clusters en générant un résumé des données. Il fonctionne bien avec d'énormes ensembles de données car il résume d'abord les données, puis les utilise pour créer des clusters. Cependant, il ne peut traiter que des attributs numériques qui peuvent être représentés dans l'espace.

Lisez aussi : Algorithmes d'exploration de données que vous devez connaître

Applications

• Segmentation de la clientèle sur le marché.
• Analyse du réseau social.
• Segmentation des images.
• Systèmes de recommandation.

Différence entre le regroupement et la classification

1. Type : – Le clustering est une méthode d'apprentissage non supervisé alors que la classification est une méthode d'apprentissage supervisé.
2. Processus : – Dans le clustering, les points de données sont regroupés en clusters en fonction de leurs similitudes. La classification implique de classer les données d'entrée comme l'une des étiquettes de classe de la variable de sortie.
3. Prédiction : – La classification implique la prédiction de la variable d'entrée basée sur la construction du modèle. Le clustering est généralement utilisé pour analyser les données et en tirer des conclusions pour une meilleure prise de décision.
4. Fractionnement des données : – Les algorithmes de classification ont besoin que les données soient fractionnées en tant que données d'apprentissage et de test pour prédire et évaluer le modèle. Les algorithmes de clustering n'ont pas besoin du fractionnement des données pour leur utilisation.
5. Étiquette de données : - Les algorithmes de classification traitent des données étiquetées tandis que les algorithmes de clustering traitent des données non étiquetées.
6. Étapes : - Le processus de classification comprend deux étapes - Formation et Tests. Le processus de clustering implique uniquement le regroupement des données.
7. Complexité : – La classification traitant d'un plus grand nombre d'étapes, la complexité des algorithmes de classification est plus élevée que les algorithmes de clustering dont le but est uniquement de regrouper les données.

Conclusion

La méthodologie de classification et de regroupement est différente, et le résultat attendu de leurs algorithmes diffère également. En un mot, la classification et le regroupement sont utilisés pour résoudre différents problèmes. Cet article a fourni une brève introduction à la classification et au regroupement.

Nous avons également lu un peu sur les différents types d'algorithmes utilisés dans chaque cas ainsi que quelques applications. Les algorithmes listés dans cet article ne sont pas exhaustifs. c'est-à-dire que ce n'est pas une liste complète et qu'il existe de nombreux autres algorithmes qui peuvent être utilisés pour résoudre de tels problèmes.

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