Différence entre le regroupement et la classification

Les techniques de regroupement et de classification sont utilisées dans les domaines suivants: apprentissage automatique, recherche d'informations, recherche d'images et tâches connexes.

Ces deux stratégies constituent les deux divisions principales des processus d’exploration de données. Dans le monde de l'analyse des données, ces éléments sont essentiels à la gestion des algorithmes. Plus précisément, ces deux processus divisent les données en ensembles. Cette tâche est extrêmement pertinente à l'ère de l'information, car il faut bien faciliter l'immense augmentation des données associée au développement..

Le regroupement et la classification aident notamment à résoudre des problèmes mondiaux tels que la criminalité, la pauvreté et les maladies grâce à la science des données..

Qu'est-ce que le clustering?

Fondamentalement, le regroupement implique de regrouper des données en fonction de leurs similitudes. Il concerne principalement les mesures de distance et les algorithmes de classification qui calculent la différence entre les données et les divisent systématiquement..

Par exemple, les étudiants ayant des styles d'apprentissage similaires sont regroupés et enseignés séparément de ceux ayant des approches d'apprentissage différentes. Dans l'exploration de données, le regroupement est plus communément appelé «technique d'apprentissage non supervisé» car le regroupement est basé sur une caractéristique naturelle ou inhérente..

Il est appliqué dans plusieurs domaines scientifiques tels que les technologies de l'information, la biologie, la criminologie et la médecine..

Caractéristiques du clustering:

• Pas de définition exacte

Le clustering n'a pas de définition précise, c'est pourquoi il existe différents algorithmes de clustering ou modèles de cluster. Grosso modo, les deux types de regroupement sont durs et souples. Le clustering dur consiste à étiqueter un objet comme appartenant simplement à un cluster ou non. En revanche, la mise en cluster souple ou la mise en cluster floue spécifie le degré d'appartenance d'un élément à un groupe donné..

• Difficile d'être évalué

La validation ou l'évaluation des résultats de l'analyse par regroupement est souvent difficile à déterminer en raison de son inexactitude inhérente.

• Non supervisé

S'agissant d'une stratégie d'apprentissage non supervisée, l'analyse est simplement basée sur les fonctionnalités actuelles. ainsi, aucune réglementation stricte n'est nécessaire.

Qu'est-ce que la classification??

La classification consiste à attribuer des étiquettes aux situations ou classes existantes; d'où le terme «classification». Par exemple, les élèves présentant certaines caractéristiques d’apprentissage sont classés comme apprenants visuels..

La classification est également connue sous le nom de «technique d'apprentissage supervisé», dans laquelle les machines tirent des enseignements de données déjà étiquetées ou classifiées. Il est très applicable dans la reconnaissance de formes, les statistiques et la biométrie.

Caractéristiques de la classification

• Utilise un «classificateur»

Pour analyser les données, un classificateur est un algorithme défini qui mappe de manière concrète une information à une classe spécifique. Par exemple, un algorithme de classification formerait un modèle pour déterminer si une cellule donnée est maligne ou bénigne..

• Evalué par des métriques communes

La qualité d'une analyse de classification est souvent évaluée par le biais de la précision et du rappel, procédures métriques courantes. Un classifieur est évalué en ce qui concerne sa précision et sa sensibilité lors de l'identification du résultat.

• Supervisé

La classification est une technique d'apprentissage supervisé car elle attribue des identités préalablement déterminées en fonction de caractéristiques comparables. Il déduit une fonction d'un ensemble de formation étiqueté.

Différences entre le clustering et la classification

1. Surveillance

La principale différence est que le clustering n'est pas supervisé et est considéré comme un «auto-apprentissage», alors que la classification est supervisée car elle dépend d'étiquettes prédéfinies..

2. Utilisation du kit de formation

Le clustering n'utilise pas de manière poignante des ensembles de formation, qui sont des groupes d'instances utilisés pour générer les regroupements, alors que la classification nécessite impérativement des ensembles de formation pour identifier des caractéristiques similaires..

3. Étiquetage

Le clustering fonctionne avec des données non étiquetées car il n'a pas besoin de formation. D'autre part, la classification traite à la fois des données non étiquetées et étiquetées dans ses processus..

4. Objectif

Regrouper des objets de groupe dans le but de réduire les relations et d'apprendre de nouvelles informations à partir de modèles cachés, tandis que la classification cherche à déterminer le groupe explicite auquel un objet appartient..

5. Détails

Bien que la classification ne spécifie pas ce qui doit être appris, le clustering spécifie l’amélioration requise car il souligne les différences en prenant en compte les similitudes entre les données..

6. Les phases

Généralement, le clustering ne comprend qu'une phase (groupement) alors que la classification comporte deux étapes: formation (le modèle apprend à partir d'un jeu de données d'apprentissage) et test (la classe cible est prédite)..

7. Conditions aux limites

La détermination des conditions aux limites est très importante dans le processus de classification par rapport au clustering. Par exemple, il est nécessaire de connaître la plage de pourcentage de «faible» par rapport à «modéré» et «élevé» pour établir la classification..

8. Prédiction

Par rapport à la classification, la classification est plus impliquée dans la prédiction car elle vise en particulier à identifier les classes cibles. Par exemple, cela peut être appliqué à la «détection des points clés du visage», car il peut être utilisé pour prédire si un témoin est en train de mentir ou non..

9. Complexité

Étant donné que la classification se compose de plusieurs étapes, traite de la prévision et implique des degrés ou des niveaux, sa nature est plus compliquée que celle de la classification, qui consiste principalement à regrouper des attributs similaires.

10. Nombre d'algorithmes probables

Les algorithmes de clustering sont principalement linéaires et non linéaires, tandis que la classification comprend davantage d'outils algorithmiques tels que des classificateurs linéaires, des réseaux de neurones, l'estimation du noyau, des arbres de décision et des machines à vecteurs de support..

Clustering vs Classification: Tableau comparant la différence entre le clustering et la classification

Clustering	Classification
Données non supervisées	Données supervisées
N'apprécie pas beaucoup les ensembles d'entraînement	Est-ce que les ensembles d’entraînement sont très appréciés?
Fonctionne uniquement avec des données non étiquetées	Implique les données non étiquetées et étiquetées
Vise à identifier les similitudes entre les données	Vise à vérifier où une donnée appartient
Spécifie le changement requis	Ne spécifie pas l'amélioration requise
A une seule phase	A deux phases
Déterminer les conditions aux limites n'est pas primordial	Identifier les conditions aux limites est essentiel dans l'exécution des phases
Ne traite généralement pas de prédiction	Traite de prédiction
Utilise principalement deux algorithmes	Possède un certain nombre d'algorithmes probables à utiliser
Le processus est moins complexe	Le processus est plus complexe

Résumé sur le regroupement et la classification

• Les analyses de regroupement et de classification sont des méthodes très utilisées dans les processus d’exploration de données..
• Ces techniques sont appliquées dans une myriade de sciences qui sont essentielles pour résoudre des problèmes mondiaux.
• La plupart du temps, le clustering traite des données non supervisées. ainsi, la classification non étiquetée fonctionne avec des données supervisées; donc, étiqueté. C’est l’une des principales raisons pour lesquelles la mise en cluster n’a pas besoin d’ensembles d’entraînement, alors que la classification ne nécessite.
• Il y a plus d'algorithmes associés à la classification par rapport à la classification.
• Le clustering cherche à vérifier en quoi les données sont similaires ou différentes les unes des autres, tandis que la classification vise à déterminer les «classes» ou les groupes de données. Cela rend le processus de regroupement plus axé sur les conditions aux limites et l'analyse de la classification plus compliquée en ce sens qu'elle implique plusieurs étapes..