Clustering vs classificazione: differenza tra clustering e classificazione

introduzione

Gli algoritmi di Machine Learning sono generalmente classificati in base al tipo di variabile di output e al tipo di problema che deve essere affrontato. Questi algoritmi sono sostanzialmente divisi in tre tipi, ovvero Regressione, Clustering e Classificazione. La regressione e la classificazione sono tipi di algoritmi di apprendimento supervisionato mentre il clustering è un tipo di algoritmo non supervisionato.

Quando la variabile di output è continua, allora è un problema di regressione mentre quando contiene valori discreti, è un problema di classificazione. Gli algoritmi di clustering vengono generalmente utilizzati quando è necessario creare i cluster in base alle caratteristiche dei punti dati. Questo articolo si concentra sul fornire una breve introduzione al raggruppamento, alla classificazione ed elencare alcune differenze tra i due.

Classificazione

La classificazione è un tipo di algoritmo di apprendimento automatico supervisionato. Per ogni dato input, gli algoritmi di classificazione aiutano nella previsione della classe della variabile di output. Possono esserci più tipi di classificazioni come classificazione binaria, classificazione multiclasse, ecc. Dipende dal numero di classi nella variabile di output.

Tipi di algoritmi di classificazione

Regressione logistica : – È uno dei modelli lineari che possono essere utilizzati per la classificazione. Utilizza la funzione sigmoide per calcolare la probabilità che si verifichi un determinato evento. È un metodo ideale per la classificazione di variabili binarie.

K-Nearest Neighbors (kNN) : – Utilizza metriche di distanza come la distanza euclidea, la distanza di Manhattan, ecc. per calcolare la distanza di un punto dati da ogni altro punto dati. Per classificare l'output, è necessaria la maggioranza dei voti di k vicini più vicini di ciascun punto dati.

Alberi decisionali : – È un modello non lineare che supera alcuni degli svantaggi degli algoritmi lineari come la regressione logistica. Costruisce il modello di classificazione sotto forma di una struttura ad albero che include nodi e foglie. Questo algoritmo coinvolge più istruzioni if-else che aiutano a scomporre la struttura in strutture più piccole e alla fine a fornire il risultato finale. Può essere utilizzato per problemi di regressione e classificazione.

Random Forest : – È un metodo di apprendimento d'insieme che coinvolge più alberi decisionali per prevedere il risultato della variabile target. Ogni albero decisionale fornisce il proprio risultato. Nel caso del problema di classificazione, è necessaria la maggioranza dei voti di questi alberi decisionali multipli per classificare il risultato finale. Nel caso del problema di regressione, si prende la media dei valori previsti dagli alberi decisionali.

Naive Bayes : – È un algoritmo basato sul teorema di Bayes. Presuppone che qualsiasi caratteristica particolare sia indipendente dall'inclusione di altre caratteristiche. cioè non sono correlati tra loro. In genere non funziona bene con dati complessi a causa di questo presupposto poiché nella maggior parte dei set di dati esiste una sorta di relazione tra le funzionalità.

Support Vector Machine : – Rappresenta i punti dati nello spazio multidimensionale. Questi punti dati vengono quindi separati in classi con l'aiuto di iperpiani. Traccia uno spazio n-dimensionale per il numero n di funzioni nel set di dati e quindi tenta di creare gli iperpiani in modo tale da dividere i punti dati con il margine massimo.

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Applicazioni

• Rilevamento della posta indesiderata.
• Riconoscimento facciale.
• Identificare se il cliente si sforzerà o meno.
• Approvazione prestito bancario.

Raggruppamento

Il clustering è un tipo di algoritmo di apprendimento automatico non supervisionato. Viene utilizzato per raggruppare punti dati con caratteristiche simili ai cluster. Idealmente, i punti dati nello stesso cluster dovrebbero mostrare proprietà simili e i punti in cluster diversi dovrebbero essere il più dissimili possibile.

Il clustering è diviso in due gruppi: hard clustering e soft clustering. Nel clustering rigido, il punto dati viene assegnato solo a uno dei cluster, mentre nel clustering soft fornisce una probabilità che un punto dati si trovi in ​​ciascuno dei cluster.

Tipi di algoritmi di Clustering

K-Means Clustering : – Inizializza un numero predefinito di k cluster e utilizza le metriche di distanza per calcolare la distanza di ciascun punto dati dal centroide di ciascun cluster. Assegna i punti dati in uno dei k cluster in base alla sua distanza.

Clustering gerarchico agglomerato (approccio bottom-up) : – Considera ogni punto dati come un cluster e unisce questi punti dati sulla base della metrica della distanza e del criterio utilizzato per collegare questi cluster.

Clustering gerarchico divisivo (approccio top-down) : – Inizializza con tutti i punti dati come un unico cluster e divide questi punti dati in base alla metrica della distanza e al criterio. Il clustering agglomerato e divisivo può essere rappresentato come un dendrogramma e il numero di cluster da selezionare facendo riferimento allo stesso.

DBSCAN (Clustering spaziale basato sulla densità di applicazioni con rumore) : – È un metodo di clustering basato sulla densità. Algoritmi come K-Means funzionano bene sui cluster che sono abbastanza separati e creano cluster di forma sferica. DBSCAN viene utilizzato quando i dati hanno una forma arbitraria ed è anche meno sensibile ai valori anomali. Raggruppa i punti dati che hanno molti punti dati vicini entro un certo raggio.

OTTICA (Ordinazione dei punti per identificare la struttura di clustering) : – È un altro tipo di metodo di clustering basato sulla densità ed è simile nel processo a DBSCAN tranne per il fatto che considera alcuni parametri in più. Ma è più complesso dal punto di vista computazionale di DBSCAN. Inoltre, non separa i punti dati in cluster, ma crea un diagramma di raggiungibilità che può aiutare nell'interpretazione della creazione di cluster.

BIRCH (Balanced Iterative Reducing and Clustering using Hierarchies) : – Crea cluster generando un riepilogo dei dati. Funziona bene con enormi set di dati poiché prima riepiloga i dati e quindi li utilizza per creare cluster. Tuttavia, può gestire solo attributi numerici che possono essere rappresentati nello spazio.

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Applicazioni

• Segmentazione della base di consumatori nel mercato.
• Analisi della rete sociale.
• Segmentazione dell'immagine.
• Sistemi di Raccomandazione.

Differenza tra raggruppamento e classificazione

1. Tipo : – Il clustering è un metodo di apprendimento non supervisionato mentre la classificazione è un metodo di apprendimento supervisionato.
2. Processo : – Nel clustering, i punti dati sono raggruppati come cluster in base alle loro somiglianze. La classificazione implica la classificazione dei dati di input come una delle etichette di classe dalla variabile di output.
3. Previsione : – La classificazione implica la previsione della variabile di input basata sulla costruzione del modello. Il clustering viene generalmente utilizzato per analizzare i dati e trarne inferenze per un migliore processo decisionale.
4. Suddivisione dei dati : – Gli algoritmi di classificazione richiedono che i dati siano suddivisi come dati di addestramento e test per prevedere e valutare il modello. Gli algoritmi di clustering non necessitano della suddivisione dei dati per il loro utilizzo.
5. Etichetta dati : – Gli algoritmi di classificazione si occupano di dati etichettati mentre gli algoritmi di clustering si occupano di dati non etichettati.
6. Fasi : – Il processo di classificazione prevede due fasi: formazione e test. Il processo di clustering coinvolge solo il raggruppamento dei dati.
7. Complessità : – Poiché la classificazione riguarda un numero maggiore di fasi, la complessità degli algoritmi di classificazione è maggiore rispetto agli algoritmi di clustering il cui scopo è solo quello di raggruppare i dati.

Conclusione

La metodologia di classificazione e clustering è diversa e anche il risultato atteso dai loro algoritmi. In poche parole, sia la classificazione che il raggruppamento vengono utilizzati per affrontare diversi problemi. Questo articolo ha fornito una breve introduzione alla classificazione e al clustering.

Abbiamo anche letto qualcosa sui diversi tipi di algoritmi utilizzati in ciascun caso insieme ad alcune applicazioni. Gli algoritmi elencati in questo articolo non sono esaustivi. cioè non è un elenco completo ed esistono molti altri algoritmi che possono essere utilizzati per affrontare tali problemi.

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