Diferencia entre Clustering y Clasificación

Las técnicas de agrupación y clasificación se utilizan en aprendizaje automático, recuperación de información, investigación de imágenes y tareas relacionadas.

Estas dos estrategias son las dos divisiones principales de los procesos de minería de datos. En el mundo del análisis de datos, estos son esenciales en la gestión de algoritmos. Específicamente, ambos procesos dividen los datos en conjuntos. Esta tarea es muy relevante en la era de la información actual, ya que el inmenso aumento de datos junto con el desarrollo debe ser facilitado adecuadamente.

En particular, la agrupación y clasificación ayudan a resolver problemas globales como el crimen, la pobreza y las enfermedades a través de la ciencia de la información..

¿Qué es la agrupación?

Básicamente, la agrupación implica agrupar datos con respecto a sus similitudes. Se ocupa principalmente de las medidas de distancia y los algoritmos de agrupación que calculan la diferencia entre los datos y los dividen sistemáticamente..

Por ejemplo, los estudiantes con estilos de aprendizaje similares se agrupan y se enseñan por separado de aquellos con diferentes enfoques de aprendizaje. En la minería de datos, a la agrupación en clúster se la conoce comúnmente como "técnica de aprendizaje no supervisada", ya que la agrupación se basa en una característica natural o inherente.

Se aplica en varios campos científicos tales como tecnología de la información, biología, criminología y medicina..

Características de la agrupación:

• No hay definición exacta

La agrupación en clúster no tiene una definición precisa, por eso hay varios algoritmos de agrupación o modelos de agrupación. En términos generales, los dos tipos de agrupación son duros y suaves. La agrupación en disco duro se ocupa de etiquetar un objeto como simplemente perteneciendo a un clúster o no. En contraste, la agrupación suave o agrupación difusa especifica el grado en que algo pertenece a un determinado grupo.

• Difícil ser evaluado

La validación o evaluación de los resultados del análisis de agrupamiento suele ser difícil de determinar debido a su inexactitud inherente.

• Sin supervisión

Como se trata de una estrategia de aprendizaje no supervisada, el análisis se basa simplemente en las características actuales; por lo tanto, no se necesita una regulación estricta.

Que es clasificacion?

La clasificación implica asignar etiquetas a situaciones o clases existentes; De ahí, el término “clasificación”. Por ejemplo, los estudiantes que exhiben ciertas características de aprendizaje se clasifican como aprendices visuales.

La clasificación también se conoce como "técnica de aprendizaje supervisado" en la que las máquinas aprenden de datos ya etiquetados o clasificados. Es altamente aplicable en el reconocimiento de patrones, estadísticas y biometría..

Características de la Clasificación

• Utiliza un "clasificador"

Para analizar datos, un clasificador es un algoritmo definido que mapea concretamente una información a una clase específica. Por ejemplo, un algoritmo de clasificación entrenaría a un modelo para identificar si una determinada célula es maligna o benigna.

• Evaluado a través de métricas comunes

La calidad de un análisis de clasificación a menudo se evalúa mediante la precisión y el recuerdo, que son procedimientos métricos populares. Se evalúa un clasificador con respecto a su precisión y sensibilidad para identificar la salida..

• Supervisado

La clasificación es una técnica de aprendizaje supervisado, ya que asigna identidades determinadas previamente basadas en características comparables. Se deduce una función de un conjunto de entrenamiento etiquetado..

Diferencias entre Clustering y Clasificación

1. Supervisión

La principal diferencia es que la agrupación no está supervisada y se considera como "autoaprendizaje", mientras que la clasificación se supervisa ya que depende de etiquetas predefinidas..

2. Uso del conjunto de entrenamiento

La agrupación en grupos no emplea conjuntos de capacitación de manera conmovedora, que son grupos de instancias empleadas para generar las agrupaciones, mientras que la clasificación necesita imperativamente conjuntos de capacitación para identificar características similares.

3. Etiquetado

La agrupación en clúster funciona con datos sin etiquetar, ya que no necesita capacitación. Por otro lado, la clasificación se ocupa de los datos no etiquetados y etiquetados en sus procesos..

4. Gol

Agrupar objetos de grupos con el objetivo de reducir las relaciones y aprender información novedosa de patrones ocultos, mientras que la clasificación busca determinar a qué grupo explícito pertenece un determinado objeto..

5. Detalles específicos

Si bien la clasificación no especifica lo que se necesita aprender, la agrupación especifica la mejora requerida ya que señala las diferencias al considerar las similitudes entre los datos..

6. Fases

En general, el agrupamiento consiste solo en una sola fase (agrupación), mientras que la clasificación tiene dos etapas: capacitación (el modelo aprende del conjunto de datos de capacitación) y las pruebas (se predice la clase objetivo).

7. Condiciones de frontera

La determinación de las condiciones límite es muy importante en el proceso de clasificación en comparación con la agrupación. Por ejemplo, para establecer la clasificación se necesita conocer el rango de porcentaje de "bajo" en comparación con "moderado" y "alto"..

8. Predicción

En comparación con la agrupación en clústeres, la clasificación está más involucrada con la predicción, ya que apunta particularmente a identificar clases objetivo. Por ejemplo, esto se puede aplicar en la "detección de puntos clave del rostro", ya que se puede usar para predecir si un determinado testigo miente o no.

9. Complejidad

Dado que la clasificación consta de más etapas, se ocupa de la predicción e implica grados o niveles, su naturaleza es más complicada en comparación con la agrupación, que se ocupa principalmente de agrupar atributos similares.

10. Número de algoritmos probables

Los algoritmos de agrupamiento son principalmente lineales y no lineales, mientras que la clasificación consta de más herramientas algorítmicas como clasificadores lineales, redes neuronales, estimación de kernel, árboles de decisión y máquinas de vectores de soporte.

Clustering vs Classification: tabla que compara la diferencia entre Clustering y Classification

Agrupación	Clasificación
Datos no supervisados	Datos supervisados
No valora altamente los sets de entrenamiento.	¿Valora altamente los conjuntos de entrenamiento?
Trabaja únicamente con datos sin etiquetar.	Implica datos sin etiquetar y etiquetados
Tiene como objetivo identificar similitudes entre los datos.	Tiene como objetivo verificar dónde pertenece un dato
Especifica cambio requerido	No especifica la mejora requerida.
Tiene una sola fase	Tiene dos fases
La determinación de las condiciones de contorno no es de suma importancia	Identificar las condiciones de contorno es esencial para ejecutar las fases.
Generalmente no se ocupa de la predicción.	Se ocupa de la predicción
Emplea principalmente dos algoritmos.	Tiene una serie de algoritmos probables para usar
El proceso es menos complejo.	El proceso es más complejo.

Resumen sobre Clustering y Clasificación

• Tanto los análisis de agrupación como los de clasificación están altamente empleados en los procesos de minería de datos.
• Estas técnicas se aplican en una gran variedad de ciencias que son esenciales para resolver problemas globales..
• En su mayoría, la agrupación se ocupa de datos no supervisados; así, sin etiquetar, mientras que la clasificación funciona con datos supervisados; por lo tanto, etiquetado. Esta es una de las razones principales por las que la agrupación no necesita conjuntos de entrenamiento mientras que la clasificación sí lo hace..
• Hay más algoritmos asociados con la clasificación en comparación con la agrupación.
• La agrupación busca verificar cómo los datos son similares o diferentes entre sí, mientras que la clasificación se centra en determinar las "clases" o grupos de datos. Esto hace que el proceso de agrupamiento se centre más en las condiciones de contorno y el análisis de clasificación sea más complicado en el sentido de que involucra más etapas..