No mundo de hoje, o aprendizado de máquina é muito importante, pois a inteligência artificial é vista como parte integrante dela. O estudo de algoritmos de computador usando dados é o que o aprendizado de máquina faz. Eles coletam dados, também conhecidos como 'dados de treinamento para prever e como realizará as tarefas. O aprendizado de máquina é usado em uma variedade de áreas, como na medicina, filtragem de e-mails, etc. Clustering e Classificação usam métodos estatísticos para coletar dados, especialmente no campo do aprendizado de máquina.
Clustering vs Classificação
A diferença entre Clustering e Classification é que Clustering organiza os objetos ou dados em clusters que podem ter semelhanças entre si, mas os objetos de dois clusters diferentes serão diferentes um do outro. O motivo do clustering é dividir todos os dados em diferentes clusters. Considerando que a classificação é um processo onde os objetos são organizados de acordo com classes e regras já estão pré-determinadas.
O clustering também é chamado de análise de cluster no aprendizado de máquina. É o processo em que há um agrupamento de um objeto de forma que os objetos dentro dos clusters tenham propriedades semelhantes, mas quando comparados a outro cluster, é muito diferente dele. Essa técnica de agrupamento é utilizada na análise estatística e exploratória de dados no processo, como análise de imagens, compressão de dados, recuperação de informações, reconhecimento de padrões, bioinformática, computação gráfica e aprendizado de máquina.
A classificação também é chamada de classificação estatística no aprendizado de máquina. É um processo no qual os objetos são classificados e colocados em um conjunto de compartimentos categorizados. A classificação é feita nas observações quantificáveis. Um algoritmo que incorpora a classificação é conhecido como classificador. A classificação é baseada em um processo de duas etapas: etapa de aprendizagem e etapa de classificação.
Tabela de comparação entre agrupamento e classificação
| Parâmetros de comparação | Clustering | Classificação |
| Definição | Clustering é uma técnica na qual os objetos em um grupo são agrupados com semelhanças. | A classificação é um processo no qual a observação é classificada como entrada por um programa de computador. |
| Dados | O armazenamento em cluster não requer dados de treinamento. | A classificação requer dados de treinamento. |
| Estágio | Inclui estágio único, ou seja, agrupamento. | Inclui duas etapas: dados de treinamento e teste. |
| Marcação | Lida com dados não rotulados. | Ele lida com dados marcados e não marcados em seus processos. |
| Objetivo | Seu principal objetivo é desvendar o padrão oculto, bem como os relacionamentos estreitos. | Seu objetivo é definir o grupo ao qual os objetos pertencem. |
O que é clustering?
O armazenamento em cluster é parte do aprendizado de máquina que agrupa os dados em clusters com alta similaridade, mas diferentes clusters podem ser diferentes. É o método de aprendizagem não supervisionado e é muito comumente usado para análise de dados estatísticos. Existem diferentes tipos de algoritmos de agrupamento como K-means, DBSCAN, Fuzzy C-means, Hierarchical clustering e Gaussian (EM).
O armazenamento em cluster não requer dados de treinamento. Em comparação com a classificação, o armazenamento em cluster é menos complexo, pois inclui apenas o agrupamento de dados. Não dá rótulos a todos os grupos como classificação. Tem um processo de etapa única conhecido como agrupamento. O clustering pode ser formulado como um problema de otimização multi-objetivo que se concentra em mais de um problema.
O clustering foi criado pela primeira vez por Driver e Kroeber no campo da antropologia no ano de 1932. Em seguida, foi apresentado a vários campos por várias pessoas. Popularmente, o clustering foi usado por Cartell para a classificação da teoria dos traços na psicologia da personalidade em 1943. Ele pode ser distinguido aproximadamente como Hard Clustering e Soft Clustering. Ele tem diferentes aplicativos, como segregação de clientes, análise de redes sociais, detecção de tendências de dados dinâmicos e ambientes de computação em nuvem.
O que é classificação?
A classificação é basicamente usada para reconhecimento de padrões onde o valor de saída é dado ao valor de entrada, assim como o agrupamento. A classificação é uma técnica usada em mineração de dados, mas também usada em aprendizado de máquina. No Aprendizado de Máquina, a saída desempenha um papel importante e surge a necessidade de Classificação e Regressão. Ambos são algoritmos de aprendizagem supervisionada, ao contrário do agrupamento.
Quando a saída tem um valor discreto, é considerado um problema de classificação. Os algoritmos de classificação ajudam a prever a saída de um dado dado quando a entrada é fornecida a eles. Pode haver vários tipos de classificações, como classificação binária, classificação multiclasse, etc. Diferentes tipos de classificação também incluem Redes Neurais, Classificadores Lineares: Regressão Logística, Classificador Naïve Bayes: Floresta Aleatória, Árvores de Decisão, Vizinho Mais Próximo, Árvores Impulsionadas.
Várias aplicações do algoritmo de classificação incluem reconhecimento de fala, identificação biométrica, reconhecimento de caligrafia, detecção de spam de e-mail, aprovação de empréstimo bancário, classificação de documentos, etc. A classificação requer dados de treinamento e dados predefinidos, ao contrário do agrupamento. É um processo muito complexo. É o resultado de um aprendizado supervisionado. Ele lida com dados marcados e não marcados. Envolve dois processos: treinamento e teste.
Principais diferenças entre clustering e classificação
Conclusão
Clustering e Classification são as análises estatísticas de dados usadas no campo do aprendizado de máquina. Ambos são importantes no gerenciamento de algoritmos. Ambos têm a mesma função de dividir os dados em conjuntos, um em clusters e o outro em categorias. Ambos são muito importantes na era do mundo digital e da inteligência artificial.
Ambos são necessários para um imenso acoplamento de dados e desenvolvimento.
O agrupamento e a classificação também ajudam a resolver problemas globais como pobreza, crime e doenças por meio do processo de coleta de dados. O clustering não tem uma definição exata a ser definida de forma adequada e é muito difícil de avaliar. Considerando que a classificação é "classificadora" e é avaliada por meio de métricas comuns.
