Diferencia entre la agrupación y la clasificación
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- Maricarmen Moya
Las técnicas de agrupación y clasificación se utilizan en aprendizaje automático, recuperación de información, investigación de imágenes y tareas relacionadas.
Estas dos estrategias son las dos divisiones principales de los procesos de minería de datos. En el mundo del análisis de datos, estos son esenciales para administrar algoritmos. Específicamente, ambos procesos dividen datos en conjuntos. Esta tarea es muy relevante en la edad de información actual, ya que el inmenso aumento de los datos junto con el desarrollo debe facilitarse acertadamente.
En particular, la agrupación y la clasificación ayudan a resolver problemas globales como el crimen, la pobreza y las enfermedades a través de la ciencia de datos.
Que es la agrupación?
Básicamente, la agrupación implica agrupar datos con respecto a sus similitudes. Se refiere principalmente a las medidas de distancia y los algoritmos de agrupación que calculan la diferencia entre los datos y los dividen sistemáticamente.
Por ejemplo, los estudiantes con estilos de aprendizaje similares se agrupan y se enseñan por separado de aquellos con diferentes enfoques de aprendizaje. En la minería de datos, la agrupación se conoce más comúnmente como "técnica de aprendizaje no supervisada", ya que la agrupación se basa en una característica natural o inherente.
Se aplica en varios campos científicos, como tecnología de la información, biología, criminología y medicina.
Características de la agrupación:
- Sin definición exacta
La agrupación no tiene una definición precisa, por eso hay varios algoritmos de agrupación o modelos de clúster. Más o menos, los dos tipos de agrupación son duros y suaves. La agrupación dura se refiere a etiquetar un objeto como simplemente perteneciente a un clúster o no. En contraste, la agrupación suave o la agrupación difusa especifican el grado en que algo pertenece a un determinado grupo.
- Difícil de evaluar
La validación o evaluación de los resultados del análisis de agrupación a menudo es difícil de determinar debido a su inexactitud inherente.
- No supervisado
Como es una estrategia de aprendizaje no supervisada, el análisis se basa simplemente en las características actuales; Por lo tanto, no se necesita una regulación estricta.
¿Qué es la clasificación??
La clasificación implica asignar etiquetas a situaciones o clases existentes; Por lo tanto, el término "clasificación". Por ejemplo, los estudiantes que exhiben ciertas características de aprendizaje se clasifican como aprendices visuales.
La clasificación también se conoce como "Técnica de aprendizaje supervisada" en la que las máquinas aprenden de datos ya etiquetados o clasificados. Es altamente aplicable en reconocimiento de patrones, estadísticas y biometría.
Características de la clasificación
- Utiliza un "clasificador"
Para analizar los datos, un clasificador es un algoritmo definido que mapea concretamente una información a una clase específica. Por ejemplo, un algoritmo de clasificación entrenaría un modelo para identificar si una determinada celda es maligna o benigna.
- Evaluado a través de métricas comunes
La calidad de un análisis de clasificación a menudo se evalúa a través de la precisión y el recuerdo que son procedimientos métricos populares. Se evalúa un clasificador con respecto a su precisión y sensibilidad en la identificación del resultado.
- Supervisado
La clasificación es una técnica de aprendizaje supervisada, ya que asigna identidades previamente determinadas basadas en características comparables. Deduce una función de un conjunto de entrenamiento etiquetado.
Diferencias entre la agrupación y la clasificación
- Supervisión
La principal diferencia es que la agrupación no está supervisada y se considera como "autocontrol", mientras que la clasificación se supervisa, ya que depende de las etiquetas predefinidas.
- Uso del conjunto de entrenamiento
La agrupación no emplea conmovedoramente conjuntos de capacitación, que son grupos de instancias empleadas para generar las agrupaciones, mientras que la clasificación es imperativamente necesita conjuntos de capacitación para identificar características similares.
- Etiquetado
La agrupación funciona con datos no etiquetados, ya que no necesita capacitación. Por otro lado, la clasificación se ocupa de los datos no etiquetados y etiquetados en sus procesos.
- Meta
La agrupación de los grupos de objetos con el objetivo de reducir las relaciones, así como aprender información novedosa de patrones ocultos, mientras que la clasificación busca determinar a qué grupo explícito pertenece un cierto objeto.
- Detalles específicos
Si bien la clasificación no especifica lo que debe aprender, la agrupación especifica la mejora requerida, ya que señala las diferencias al considerar las similitudes entre los datos.
- Etapas
En general, la agrupación solo consiste en una sola fase (agrupación), mientras que la clasificación tiene dos etapas, la capacitación (el modelo aprende del conjunto de datos de entrenamiento) y las pruebas (se predice la clase objetivo).
- Condiciones de borde
Determinar las condiciones límite es muy importante en el proceso de clasificación en comparación con la agrupación. Por ejemplo, se necesita conocer el rango porcentual de "bajo" en comparación con "moderado" y "alto" para establecer la clasificación.
- Predicción
En comparación con la agrupación, la clasificación está más involucrada con la predicción, ya que tiene como objetivo particularmente identificar clases de destino. Por ejemplo, esto se puede aplicar en la "detección de puntos clave faciales", ya que se puede usar para predecir si cierto testigo está mintiendo o no.
- Complejidad
Dado que la clasificación consta de más etapas, se ocupa de la predicción e involucra grados o niveles, su naturaleza es más complicada en comparación con la agrupación que se refiere principalmente a agrupar atributos similares.
- Número de algoritmos probables
Los algoritmos de agrupación son principalmente lineales y no lineales, mientras que la clasificación consiste en más herramientas algorítmicas como clasificadores lineales, redes neuronales, estimación del núcleo, árboles de decisión y máquinas vectoriales de soporte.
Clustering vs Clasificación: tabla comparando la diferencia entre la agrupación y la clasificación
| Agrupación | Clasificación |
| Datos no supervisados | Datos supervisados |
| No valora mucho los conjuntos de entrenamiento | Conjuntos de entrenamiento de gran valor |
| Funciona únicamente con datos no etiquetados | Implica datos no etiquetados como etiquetados |
| Tiene como objetivo identificar similitudes entre los datos | Tiene como objetivo verificar dónde pertenece un dato a |
| Especifica el cambio requerido | No especifica la mejora requerida |
| Tiene una sola fase | Tiene dos fases |
| Determinar las condiciones de contorno no es primordial | Identificar las condiciones de contorno es esencial para ejecutar las fases |
| Generalmente no se ocupa de la predicción | Se ocupa de la predicción |
| Principalmente emplea dos algoritmos | Tiene una serie de algoritmos probables para usar |
| El proceso es menos complejo | El proceso es más complejo |
Resumen sobre agrupación y clasificación
- Los análisis de agrupación y clasificación están altamente empleados en procesos de minería de datos.
- Estas técnicas se aplican en una miríada de ciencias que son esenciales para resolver problemas globales.
- Principalmente, la agrupación se ocupa de datos no supervisados; Por lo tanto, no está etiquetado, mientras que la clasificación funciona con datos supervisados; Así, etiquetado. Esta es una de las principales razones por las cuales la agrupación no necesita conjuntos de capacitación mientras la clasificación.
- Hay más algoritmos asociados con la clasificación en comparación con la agrupación.
- La agrupación busca verificar cómo los datos son similares o diferentes entre sí, mientras que la clasificación se centra en determinar las "clases" o grupos de los datos. Esto hace que el proceso de agrupación se centre más en las condiciones de contorno y el análisis de clasificación más complicado en el sentido de que involucra más etapas.
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