Trong thế giới ngày nay, máy học rất quan trọng vì trí tuệ nhân tạo được coi là một phần không thể thiếu của nó. Việc nghiên cứu các thuật toán máy tính bằng cách sử dụng dữ liệu là những gì máy học thực hiện. Họ thu thập dữ liệu, còn được gọi là ‘dữ liệu đào tạo để dự đoán và cách nó sẽ thực hiện các nhiệm vụ. Máy học được sử dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau như trong y học, lọc email, vv Phân cụm và Phân loại sử dụng phương pháp thống kê để thu thập dữ liệu, đặc biệt là trong lĩnh vực máy học.
Phân cụm so với Phân loại
Sự khác biệt giữa Phân cụm và Phân loại là Phân cụm tổ chức các đối tượng hoặc dữ liệu trong các cụm có thể có những điểm tương đồng với nhau, nhưng các đối tượng của hai cụm khác nhau sẽ khác với nhau. Động cơ của phân cụm là chia toàn bộ dữ liệu thành các cụm khác nhau. Trong khi phân loại là một quá trình mà các đối tượng được tổ chức theo các lớp và các quy tắc đã được xác định trước.
Phân cụm còn được gọi là phân tích cụm trong học máy. Đó là quá trình trong đó có một nhóm đối tượng theo cách mà các đối tượng bên trong các cụm có các đặc tính tương tự, nhưng khi so sánh với một cụm khác, nó rất khác với nó. Kỹ thuật phân cụm này được sử dụng trong phân tích dữ liệu thống kê và khám phá trong quá trình như phân tích hình ảnh, nén dữ liệu, truy xuất thông tin, nhận dạng mẫu, tin sinh học, đồ họa máy tính và học máy.
Phân loại còn được gọi là phân loại thống kê trong học máy. Nó là một quá trình trong đó các đối tượng được phân loại và đưa vào một tập hợp các ngăn được phân loại. Việc phân loại được thực hiện trên các quan sát định lượng được. Một thuật toán kết hợp phân loại được gọi là một bộ phân loại. Việc phân loại dựa trên quy trình gồm hai bước: bước học và bước phân loại.
Bảng so sánh giữa phân nhóm và phân loại
| Các thông số so sánh | Phân cụm | Phân loại |
| Sự định nghĩa | Phân cụm là một kỹ thuật trong đó các đối tượng trong một nhóm được nhóm lại có những điểm giống nhau. | Phân loại là một quá trình trong đó quan sát được phân loại như là đầu vào của một chương trình máy tính. |
| Dữ liệu | Phân cụm không yêu cầu dữ liệu đào tạo. | Phân loại yêu cầu dữ liệu đào tạo. |
| Giai đoạn | Nó bao gồm một giai đoạn, tức là, phân nhóm. | Nó bao gồm hai bước: dữ liệu đào tạo và kiểm tra. |
| Ghi nhãn | Nó xử lý dữ liệu không có nhãn. | Nó xử lý cả dữ liệu có nhãn và không có nhãn trong các quy trình của nó. |
| Khách quan | Mục tiêu chính của nó là làm sáng tỏ mô hình ẩn cũng như các mối quan hệ hẹp. | Mục tiêu của nó là xác định nhóm mà các đối tượng thuộc về. |
Phân cụm là gì?
Phân cụm là một phần của học máy nhằm nhóm dữ liệu thành các cụm có độ tương đồng cao, nhưng các cụm khác nhau có thể khác nhau. Đây là phương pháp học không giám sát và được sử dụng rất phổ biến để phân tích dữ liệu thống kê. Có nhiều loại thuật toán phân cụm khác nhau như K-means, DBSCAN, Fuzzy C-means, phân cụm phân cấp và Gaussian (EM).
Phân cụm không yêu cầu dữ liệu đào tạo. So với phân loại, phân cụm ít phức tạp hơn vì nó chỉ bao gồm nhóm dữ liệu. Nó không cung cấp nhãn cho mọi nhóm như phân loại. Nó có một quy trình bước duy nhất được gọi là Phân nhóm. Phân cụm có thể được xây dựng như một bài toán tối ưu hóa đa mục tiêu tập trung vào nhiều vấn đề.
Clustering được Driver và Kroeber tạo ra lần đầu tiên trong lĩnh vực nhân chủng học vào năm 1932. Sau đó, nó được nhiều người đưa vào lĩnh vực này. Phân nhóm phổ biến đã được Cartell sử dụng để phân loại lý thuyết đặc điểm trong tâm lý học nhân cách vào năm 1943. Nó có thể được phân biệt một cách đại khái là Phân cụm cứng và Phân cụm mềm. Nó có các ứng dụng khác nhau như phân tách khách hàng, phân tích mạng xã hội, phát hiện xu hướng dữ liệu động và môi trường điện toán đám mây.
Phân loại là gì?
Phân loại về cơ bản được sử dụng để nhận dạng mẫu trong đó giá trị đầu ra được trao cho giá trị đầu vào, giống như phân cụm. Phân loại là một kỹ thuật được sử dụng trong khai thác dữ liệu nhưng cũng được sử dụng trong học máy. Trong Học máy, đầu ra đóng một vai trò quan trọng và có nhu cầu về Phân loại và Hồi quy. Cả hai đều là các thuật toán học có giám sát, không giống như phân cụm.
Khi sản lượng có một giá trị kín đáo, thì nó được coi là một bài toán phân loại. Các thuật toán phân loại giúp dự đoán đầu ra của một dữ liệu nhất định khi đầu vào được cung cấp cho chúng. Có thể có nhiều kiểu phân loại khác nhau như phân loại nhị phân, phân loại nhiều lớp, v.v. Các kiểu phân loại khác nhau cũng bao gồm Mạng thần kinh, Bộ phân loại tuyến tính: Hồi quy logistic, Bộ phân loại Naïve Bayes: Rừng ngẫu nhiên, Cây quyết định, Hàng xóm gần nhất, Cây tăng cường.
Các ứng dụng khác nhau của thuật toán phân loại bao gồm Nhận dạng giọng nói, Nhận dạng sinh trắc học, Nhận dạng chữ viết tay, Phát hiện thư rác, Phê duyệt khoản vay ngân hàng, Phân loại tài liệu, v.v. Phân loại yêu cầu dữ liệu đào tạo và nó yêu cầu dữ liệu được xác định trước, không giống như phân cụm. Đó là một quá trình rất phức tạp. Đó là kết quả của việc học có giám sát. Nó xử lý cả dữ liệu được gắn nhãn và không được gắn nhãn. Nó liên quan đến hai quá trình: đào tạo và kiểm tra.
Sự khác biệt chính giữa phân nhóm và phân loại
Sự kết luận
Phân cụm và Phân loại đều là phân tích dữ liệu thống kê được sử dụng trong lĩnh vực máy học. Cả hai đều quan trọng trong việc quản lý các thuật toán. Cả hai đều có chức năng giống nhau là chia dữ liệu thành các tập hợp, một thành các cụm và một thành các danh mục. Cả hai đều rất quan trọng trong thời đại của thế giới kỹ thuật số và trí tuệ nhân tạo.
Cả hai đều được yêu cầu để kết hợp dữ liệu và phát triển.
Phân nhóm và phân loại cũng giúp giải quyết các vấn đề toàn cầu như nghèo đói, tội phạm, bệnh tật thông qua quá trình thu thập dữ liệu. Phân cụm không có định nghĩa chính xác để được định nghĩa đúng và rất khó đánh giá. Trong khi đó Phân loại là "bộ phân loại" và được đánh giá thông qua các chỉ số thông thường.
