پرسش خود را بپرسید

فرق clustering و classification

تاریخ
١ ماه پیش
بازدید
١٠٩

فرق 

clustering و classification 

در علم داده چیه ؟

١,٢٣٩
طلایی
٠
نقره‌ای
٠
برنزی
٧١

٤ پاسخ

مرتب سازی بر اساس:

به بیانی خیلی ساده‌تر: هر دو الگوریتم‌هایی از یادگیری ماشین هستند که در نهایت تعلق یک نمونه‌ به یک دسته‌ را معین می‌سازند؛ اما:

Clustering یا خوشه‌بندی: تخصیص یک برچسب  به شیوه‌ی بدون‌ نظارت یعنی از قبل نمی‌دانیم داده‌ی X  به چه دسته‌ای تعلق دارد و با برخی معیارهای تشابه، به عنوان مثال فاصله اقلیدسی با سایر داده‌ها، به یک دسته‌ تخصیص داده می‌شود.

Classification یا دسته‌بندی: تخصیص یک برچسب به داده‌ به شیوه‌ی نظارت‌شده. یعنی الگوهای موجود داده‌های یک دسته‌ی خاص توسط یک الگوریتم، بازشناسی شده و بر  اساس احتمالات تخمین زده می‌شود که تعلق  داده‌ی جدید X، به کدام «دسته‌» محتمل‌تر است.

٩٨
طلایی
٠
نقره‌ای
٣
برنزی
٢
تاریخ
١ ماه پیش

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

- هدف:
  • خوشه‌بندی: دسته‌بندی خودکار داده‌ها به گروه‌های مشابه بدون برچسب از پیش تعیین‌شده.
  • دسته‌بندی: دسته‌بندی داده‌ها به گروه‌های از پیش تعریف‌شده با استفاده از برچسب‌ها.
- نوع یادگیری:
  • خوشه‌بندی: یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning)
  • دسته‌بندی: یادگیری با نظارت (Supervised Learning)
- مثال:
  • خوشه‌بندی: دسته‌بندی مشتریان بر اساس رفتار خریدشان
  • دسته‌بندی: دسته‌بندی ایمیل‌ها به عنوان اسپم یا غیر اسپم
- الگوریتم‌ها:
  • خوشه‌بندی: K-means، سلسله مراتبی، چگالی-محور
  • دسته‌بندی: رگرسیون لجستیک، K-نزدیک‌ترین همسایه، درخت تصمیم
- مزایا:
  • خوشه‌بندی: کشف الگوهای پنهان در داده‌ها، بدون نیاز به برچسب‌های از پیش تعیین‌شده
  • دسته‌بندی: پیش‌بینی دقیق‌تر برای داده‌های جدید
- معایب:
  • خوشه‌بندی: تفسیر دشوارتر نتایج، وابستگی به انتخاب الگوریتم و پارامترها
  • دسته‌بندی: نیاز به برچسب‌های از پیش تعیین‌شده، احتمال تعصب در مدل
- انتخاب بین خوشه‌بندی و دسته‌بندی:
  • 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.
٥٨,٩٢٨
طلایی
٩١
نقره‌ای
٥٦٣
برنزی
٥٤٠
تاریخ
١ ماه پیش

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.

٢٢١,٣٢٥
طلایی
١٢٤
نقره‌ای
٣,٠٠٤
برنزی
١,٥٤٣
تاریخ
١ ماه پیش

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.

تاریخ
١ ماه پیش

پاسخ شما