Классификация и кластеризация: отличия

Основная разница между классификацией и кластеризацией заключается в том, что первая представляет собой методику обучения с учителем, присваивающим экземплярам предопределенные теги на базе параметров. Кластеризацию выполняют без учителя. Методика предусматривает группировку схожих экземпляров на базе параметров.

Под кластеризацией понимают методику, посредством которой группируют объекты. Объекты со схожими параметрами соединяются. Объекты с различными параметрами расходятся. К задачам кластеризации относят статистический анализ для машинного обучения, интеллектуального изучения информации. Еще кластеризацию применяют, чтобы обобщать информацию, выполнять исследовательский анализ.

Однородные группы объектов называются кластерами. Чем задача классификации отличается от задачи кластеризации? Если данные выборки рассматривать как точки в пространстве признаков, то кластеры необходимы, чтобы определить «сгущения точек». Информацию кластеризуют, чтобы найти имеющиеся структуры. Кластером возможно назвать группу объектов, которые имеют одинаковые характеристики. Кластеры внутренне однородны, внешне изолированы.

Выделяют следующие способы кластеризации:

• методики, при которых разделяют информацию – можно разделять объекты на k-кластеры, итеративно перераспределять их, чтобы улучшить кластеризацию;
• агломерация – любой объект изначально считается кластером, при соединении их друг с другом образуются большие кластеры;
• варианты, базирующиеся на концентрации объектов – такие способы предусматривают игнорирование шумов, поиск кластеров любой формы;
• грид-методики – объекты квантуют в грид-структуры;
• модельные методики – модель используют, чтобы находить кластеры, которые лучше всего соответствуют данным.

Кластеризация считается описательным процессом. При ее выполнении не предусматривается статистических выводов. Однако процедура позволяет выполнить разведочный анализ, обеспечивает изучение информационной структуры.

Под классификацией понимают категоризацию. Классификацию применяют, чтобы распознавать, дифференцировать, понимать объекты. Кластеризация и классификация различны тем, что последняя предусматривает учителя. Применяют обучающую выборку, наблюдения. Алгоритм, который позволяет выполнить задачу классификации, называют классификатором. Наблюдения относятся к экземплярам.

Кластеризацию выполняют без учителя, классификацию – с ним. Кластеризацией предусмотрена группировка схожих экземпляров на базе функций. Классификацией предусмотрено присвоение экземплярам тегов на базе функций.

Классификация и кластеризация имеют и другое отличие. Кластеризацией предусмотрено разбиение набора информации на подмножества. Благодаря этому с ее помощью обеспечивается группировка экземпляров со схожими функциями. Кластеризацию выполняют без использования размеченных данных, обучающего набора. Классификация работает с новой информацией соответственно с наблюдениями обучающего набора.

Между кластеризацией и классификацией есть сходства, ведь эти алгоритмы интеллектуального анализа информации разделяют набор на подмножества. Однако присутствует и разница.

Сравнительная таблица

Можно отобразить различия между алгоритмами в виде таблицы:

Зная различия, можно эффективно применять такие методы, как кластеризация и классификация.