فرق clustering و classification

در علم داده، clustering و classification دو روش مختلف برای تحلیل داده‌ها هستند.

1. Clustering (خوشه‌بندی):
  - در clustering، هدف این است که داده‌ها را به گروه‌های مشابه یا "خوشه‌ها" تقسیم کنیم به طوری که داده‌های هر خوشه به هم شبیه باشند و داده‌های مختلف در خوشه‌های متفاوت قرار بگیرند.
  - معمولاً در clustering، ما از الگوریتم‌هایی مانند K-Means یا hierarchical clustering استفاده می‌کنیم.

2. Classification (طبقه‌بندی):
  - در classification، هدف این است که داده‌ها را به دسته‌هایی مشخص یا "کلاس‌ها" تقسیم کنیم، به طوری که هر دسته دارای ویژگی‌های مشخصی باشد.
  - در classification، ما با استفاده از داده‌هایی که به طور صحیح برچسب‌گذاری شده‌اند، مدل‌هایی را آموزش می‌دهیم تا بتوانند داده‌های جدید را به درستی دسته‌بندی کنند. برای مثال، الگوریتم‌های معروفی مانند Decision Trees، Random Forests، Support Vector Machines (SVM) و Neural Networks برای classification مورد استفاده قرار می‌گیرند.

به طور خلاصه، clustering بر روی ایجاد گروه‌های مشابه تمرکز دارد در حالی که classification بر روی تفکیک داده‌ها به دسته‌های مشخص تمرکز دارد.

تفاوت خوشه‌بندی (Clustering) و دسته‌بندی (Classification) در علم داده:

• خوشه‌بندی: دسته‌بندی خودکار داده‌ها به گروه‌های مشابه بدون برچسب از پیش تعیین‌شده.
• دسته‌بندی: دسته‌بندی داده‌ها به گروه‌های از پیش تعریف‌شده با استفاده از برچسب‌ها.

• خوشه‌بندی: یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning)
• دسته‌بندی: یادگیری با نظارت (Supervised Learning)

• خوشه‌بندی: دسته‌بندی مشتریان بر اساس رفتار خریدشان
• دسته‌بندی: دسته‌بندی ایمیل‌ها به عنوان اسپم یا غیر اسپم

• خوشه‌بندی: K-means، سلسله مراتبی، چگالی-محور
• دسته‌بندی: رگرسیون لجستیک، K-نزدیک‌ترین همسایه، درخت تصمیم

• خوشه‌بندی: کشف الگوهای پنهان در داده‌ها، بدون نیاز به برچسب‌های از پیش تعیین‌شده
• دسته‌بندی: پیش‌بینی دقیق‌تر برای داده‌های جدید

• خوشه‌بندی: تفسیر دشوارتر نتایج، وابستگی به انتخاب الگوریتم و پارامترها
• دسته‌بندی: نیاز به برچسب‌های از پیش تعیین‌شده، احتمال تعصب در مدل

• اگر به دنبال کشف الگوهای پنهان در داده‌ها هستید، از خوشه‌بندی استفاده کنید.
• اگر به دنبال پیش‌بینی دقیق‌تر برای داده‌های جدید هستید، از دسته‌بندی استفاده کنید.

Classification;

 طبقه بندی یک تکنیک یادگیری نظارت شده است که در آن داده ها برچسب گذاری می شوند و الگوریتم بر روی این داده های برچسب دار آموزش داده می شود تا برچسب های کلاس را برای نمونه های جدید و نادیده پیش بینی کند.

Clustering;

 خوشه بندی یک تکنیک یادگیری بدون نظارت است که نمونه های داده مشابه را بر اساس ویژگی های آنها بدون برچسب های از پیش تعریف شده گروه بندی می کند.

تفاوت این دو در  بحث برچسب هست. در طبقه‌بندی (classification) داده‌ها  دارای برچسب (label)  هستند. نمونه زیر رو در نظر بگیرید. شماری تصویر از سگ و گربه دارید. هر کدام از این تصاویر دارای یک برچسب هستند که آیا تصویر مربوط به یک سگ هست یا گربه. یک طبقه‌بند، از این تصاویر یاد میگیره چه دیگرسانی در تصاویر مربوط به سگ و گربه وجود داره. بعد از آموزش، طبقه‌بند یک تصویر جدید رو میگیره و پیشبینی میکنه که مربوط به یک سگ هست یا گربه.

اما در خوشه‌بندی داده‌ها برچسبی ندارند. مثلا تعدادی تصویر از بافت مغز داریم که برچسب خاصی ندارند اما برامون پرسش هست که آیا می‌تونیم با توجه به این تصاویر  افراد رو به چند دسته تقسیم کنیم؟ شاید مدل خوشه‌بند بتونه با استفاده از این تصاویر افراد رو بر اساس هوش اونها دسته‌بندی کنه یا شاید بتونه زن‌ها و مرد‌ها رو متمایز کنه. در هر صورت ما نمی‌دونیم که خوشه‌بند چطور قراره داده‌ها رو دسته‌بندی کنه چون برچسب از پیش‌تعریف شده‌ای براشون  وجود نداره.