Diferença entre Clustering e Classificação

Técnicas de agrupamento e classificação são usadas em aprendizado de máquina, recuperação de informações, investigação de imagens e tarefas relacionadas.

Essas duas estratégias são as duas principais divisões dos processos de mineração de dados. No mundo da análise de dados, eles são essenciais no gerenciamento de algoritmos. Especificamente, esses dois processos dividem dados em conjuntos. Essa tarefa é altamente relevante na era da informação atual, pois o imenso aumento de dados associado ao desenvolvimento precisa ser facilitado.

Notavelmente, o agrupamento e a classificação ajudam a resolver questões globais como crime, pobreza e doenças através da ciência de dados.

O que é clustering?

Basicamente, o agrupamento envolve o agrupamento de dados em relação às suas semelhanças. Trata-se principalmente de medidas de distância e algoritmos de agrupamento que calculam a diferença entre os dados e os dividem sistematicamente.

Por exemplo, estudantes com estilos de aprendizado semelhantes são agrupados e ensinados separadamente daqueles com abordagens de aprendizado diferentes. Na mineração de dados, o clustering é mais comumente referido como "técnica de aprendizado não supervisionado", pois o agrupamento é baseado em uma característica natural ou inerente.

É aplicado em vários campos científicos, como tecnologia da informação, biologia, criminologia e medicina.

Características do Clustering:

• Nenhuma definição exata

O armazenamento em cluster não tem uma definição precisa e é por isso que existem vários algoritmos ou modelos de cluster. Grosso modo, os dois tipos de agrupamento são rígidos e flexíveis. O clustering rígido se preocupa em rotular um objeto como simplesmente pertencendo a um cluster ou não. Por outro lado, clustering suave ou cluster difuso especifica o grau de como algo pertence a um determinado grupo.

• Difícil de ser avaliado

A validação ou avaliação dos resultados da análise de agrupamento é frequentemente difícil de determinar devido à sua inexatidão inerente.

• Não supervisionado

Por se tratar de uma estratégia de aprendizado não supervisionada, a análise é baseada apenas nos recursos atuais; portanto, nenhuma regulamentação rigorosa é necessária.

O que é classificação?

Classificação implica atribuir rótulos a situações ou classes existentes; daí o termo “classificação”. Por exemplo, os alunos que apresentam certas características de aprendizagem são classificados como aprendizes visuais.

A classificação também é conhecida como "técnica de aprendizado supervisionado", em que as máquinas aprendem com dados já rotulados ou classificados. É altamente aplicável em reconhecimento de padrões, estatísticas e biometria.

Características da classificação

• Utiliza um "classificador"

Para analisar dados, um classificador é um algoritmo definido que mapeia concretamente uma informação para uma classe específica. Por exemplo, um algoritmo de classificação treinaria um modelo para identificar se uma determinada célula é maligna ou benigna.

• Avaliadas através de métricas comuns

A qualidade de uma análise de classificação é frequentemente avaliada por precisão e recall, que são procedimentos métricos populares. Um classificador é avaliado quanto à sua precisão e sensibilidade na identificação da saída.

• Supervisionado

A classificação é uma técnica de aprendizado supervisionado, pois atribui identidades previamente determinadas com base em recursos comparáveis. Deduz uma função de um conjunto de treinamento rotulado.

Diferenças entre Clustering e Classificação

1. Supervisão

A principal diferença é que o agrupamento não é supervisionado e é considerado como "autoaprendizagem", enquanto a classificação é supervisionada, pois depende de rótulos predefinidos..

2. Uso do conjunto de treinamento

O clustering não emprega pungentemente conjuntos de treinamento, que são grupos de instâncias empregados para gerar os agrupamentos, enquanto a classificação precisa imperativamente de conjuntos de treinamento para identificar recursos semelhantes.

3. Marcação

O cluster funciona com dados não rotulados, pois não precisa de treinamento. Por outro lado, a classificação lida com dados não rotulados e rotulados em seus processos.

4. Objetivo

Agrupar objetos em grupos com o objetivo de estreitar relações e aprender novas informações de padrões ocultos, enquanto a classificação procura determinar a qual grupo explícito um determinado objeto pertence..

5. Específicos

Embora a classificação não especifique o que precisa ser aprendido, o cluster especifica a melhoria necessária, pois aponta as diferenças considerando as semelhanças entre os dados.

6. Fases

Geralmente, o clustering consiste apenas de uma única fase (agrupamento), enquanto a classificação possui dois estágios: treinamento (o modelo aprende com o conjunto de dados de treinamento) e teste (a classe de destino é prevista).

7. Condições de Fronteira

A determinação das condições de contorno é altamente importante no processo de classificação em comparação com o agrupamento. Por exemplo, é necessário conhecer o intervalo percentual de "baixo" em comparação com "moderado" e "alto" para estabelecer a classificação.

8. Predição

Em comparação com o agrupamento, a classificação está mais envolvida com a previsão, pois visa particularmente identificar classes de destino. Por exemplo, isso pode ser aplicado na "detecção de pontos-chave faciais", pois pode ser usado para prever se uma determinada testemunha está mentindo ou não.

9. Complexidade

Como a classificação consiste em mais estágios, lida com a previsão e envolve graus ou níveis, sua natureza é mais complicada quando comparada ao agrupamento, que se preocupa principalmente com o agrupamento de atributos semelhantes..

10. Número de algoritmos prováveis

Os algoritmos de cluster são principalmente lineares e não lineares, enquanto a classificação consiste em mais ferramentas algorítmicas, como classificadores lineares, redes neurais, estimativa de kernel, árvores de decisão e máquinas de vetores de suporte.

Clustering vs Classificação: tabela que compara a diferença entre Clustering e Classificação

Agrupamento	Classificação
Dados não supervisionados	Dados supervisionados
Não valoriza muito os conjuntos de treinamento	Valoriza muito os conjuntos de treinamento
Funciona exclusivamente com dados não rotulados	Envolve dados não rotulados e rotulados
Visa identificar semelhanças entre os dados	Visa verificar a que local pertence um dado
Especifica a alteração necessária	Não especifica a melhoria necessária
Tem uma fase única	Tem duas fases
Determinar condições de contorno não é fundamental	A identificação das condições de contorno é essencial na execução das fases
Geralmente não lida com previsão	Lida com previsão
Emprega principalmente dois algoritmos	Possui vários algoritmos prováveis ​​para usar
Processo é menos complexo	Processo é mais complexo

Resumo sobre Cluster e Classificação

• As análises de cluster e classificação são altamente empregadas nos processos de mineração de dados.
• Essas técnicas são aplicadas em uma infinidade de ciências, essenciais para resolver problemas globais.
• Principalmente, o agrupamento lida com dados não supervisionados; assim, sem rótulo, enquanto a classificação trabalha com dados supervisionados; assim, rotulado. Essa é uma das principais razões pelas quais o clustering não precisa de conjuntos de treinamento, enquanto a classificação exige.
• Existem mais algoritmos associados à classificação em comparação com o armazenamento em cluster.
• O agrupamento procura verificar como os dados são semelhantes ou diferentes entre si, enquanto a classificação se concentra na determinação de "classes" ou grupos de dados. Isso torna o processo de agrupamento mais focado nas condições de contorno e a análise de classificação mais complicada no sentido de envolver mais estágios.