Diferencia entre agrupamiento y clasificación
Las técnicas de agrupación y clasificación se utilizan en el aprendizaje automático, la recuperación de información, la investigación de imágenes y tareas relacionadas.
Estas dos estrategias son las dos categorías principales de procesos de minería de datos. En el mundo del análisis de datos, estos son fundamentales para la gestión de algoritmos. Específicamente, estos dos procesos dividen los datos en conjuntos. Esta tarea es extremadamente relevante en la era de la información actual, ya que se debe facilitar adecuadamente el aumento masivo de datos junto con el desarrollo.
En particular, el agrupamiento y la clasificación ayudan a resolver problemas globales como el crimen, la pobreza y las enfermedades a través de la ciencia de datos.
¿Qué es la agrupación?
Esencialmente, se trata de agrupar un conjunto de datos en función de sus similitudes. Se ocupa principalmente de las mediciones de distancia y los algoritmos de agrupamiento que calculan la diferencia entre los datos y los dividen sistemáticamente.
Por ejemplo, los estudiantes con estilos de aprendizaje similares se agrupan y se les enseña por separado de aquellos con diferentes enfoques de aprendizaje. En la minería de datos, la agrupación se denomina «técnica de aprendizaje no supervisado» porque la agrupación se basa en una característica natural o inherente.
Se aplica en diversos campos de la ciencia como la tecnología de la información, la biología, la criminología y la medicina.
Características del Clúster:
- Sin definición precisa
El agrupamiento no tiene una definición precisa y es por eso que existen diferentes algoritmos de agrupamiento o modelos de agrupamiento. Aproximadamente, los dos tipos de agrupamiento son duros y blandos. El agrupamiento duro implica etiquetar un objeto como perteneciente a un grupo o no. Por el contrario, el agrupamiento suave o difuso especifica cómo algo pertenece a un grupo en particular.
- Difícil de evaluar
La validación o evaluación de los resultados del análisis de conglomerados suele ser difícil de determinar debido a su inherente imprecisión.
- Sin supervisión
Al tratarse de una estrategia de aprendizaje no supervisado, el análisis se basa únicamente en las características actuales; por lo tanto, no se requiere una regulación estricta.
¿Qué es la Clasificación?
La clasificación implica asignar etiquetas a situaciones o clases existentes; de ahí el término «clasificación». Por ejemplo, los estudiantes con ciertas características de aprendizaje se clasifican como aprendices visuales.
La clasificación también se conoce como una «técnica de aprendizaje supervisado» en la que las máquinas aprenden a partir de datos que ya han sido etiquetados o clasificados. Es particularmente aplicable al reconocimiento de patrones, estadísticas y biometría.
Características de clasificación
- Utiliza un “Clasificador”
Para el análisis de datos, un clasificador es un algoritmo definido que concretamente asigna información a una clase en particular. Por ejemplo, un algoritmo de clasificación entrenaría un modelo para identificar si una célula en particular es maligna o benigna.
- Evaluado a través de métricas comunes
La calidad del análisis de clasificación a menudo se evalúa por la precisión y el recuerdo de los procedimientos métricos populares. Un clasificador se evalúa por su precisión y sensibilidad al identificar la salida.
- Bajo supervision
La clasificación es una técnica de aprendizaje supervisado porque asigna identidades determinadas previamente en función de características comparables. Utiliza un conjunto de entrenamiento etiquetado.
Diferencias entre agrupamiento y clasificación
- Supervisión
La principal diferencia es que la agrupación no está supervisada y se considera «autoaprendizaje», mientras que la clasificación está supervisada, ya que se basa en etiquetas predefinidas.
- Uso de conjuntos de entrenamiento
No es inusual usar conjuntos de entrenamiento para la agrupación, que son grupos de instancias que se usan para generar los agrupamientos, y la clasificación necesita conjuntos de entrenamiento para identificar características similares.
- Etiquetado
La agrupación en clústeres funciona con datos sin etiquetar porque no requiere capacitación. Por otro lado, la clasificación trata con datos tanto etiquetados como no etiquetados en sus procesos.
- Objetivo
Al agrupar objetos con el objetivo de reducir las relaciones y aprender nueva información de patrones ocultos, la clasificación busca descubrir a qué grupo expreso pertenece un determinado objeto.
- Especificaciones
Aunque la clasificación no especifica lo que se necesita aprender, el agrupamiento especifica la mejora necesaria porque muestra las diferencias al considerar las similitudes entre los datos.
- Grados
En general, el agrupamiento tiene solo un paso (agrupación) y la clasificación tiene dos pasos, entrenamiento (el modelo aprende de un conjunto de datos de entrenamiento) y prueba (se predice la clase objetivo).
- Condiciones de borde
Determinar las condiciones de contorno es extremadamente importante en el proceso de clasificación en comparación con los clústeres. Por ejemplo, es necesario conocer el rango porcentual de «bajo» frente a «moderado» y «alto» para establecer la clasificación.
- Prediciendo
En comparación con el agrupamiento, la clasificación es más predictiva porque tiene como objetivo identificar las clases de destino en particular. Por ejemplo, esto podría aplicarse en la «detección de puntos clave faciales», ya que puede usarse para predecir si un determinado testigo está mintiendo o no.
- Complejidad
Dado que la clasificación tiene más pasos, se ocupa de las predicciones e involucra grados o niveles, su naturaleza es más compleja en comparación con el agrupamiento, que consiste principalmente en agrupar características similares.
- Número de algoritmos probabilísticos
Los algoritmos son en su mayoría agrupaciones lineales y no lineales, y la clasificación incluye más herramientas algorítmicas, como clasificadores lineales, redes neuronales, estimación de Kernel, árboles de decisión y máquinas de vectores de soporte.
Agrupación frente a clasificación: una tabla que compara la diferencia entre agrupación y clasificación
| Recopilación | Clasificación |
| Datos no supervisados | detalles supervisados |
| No valora los conjuntos de entrenamiento. | Valora mucho los conjuntos de entrenamiento |
| Funciona solo con datos sin etiquetar | Esto incluye datos etiquetados y no etiquetados. |
| Su objetivo es identificar similitudes entre los datos. | Tiene como objetivo verificar a dónde pertenece un dato |
| Especifica el cambio requerido | No se especifica la mejora necesaria |
| hay un paso | Hay dos etapas |
| Determinar las condiciones de contorno no es crítico | Es esencial reconocer las condiciones de contorno al realizar los pasos. |
| Por lo general, no se ocupa de las predicciones. | Se ocupa de las predicciones |
| Emplea principalmente dos algoritmos. | Es probable que se utilicen varios algoritmos |
| El proceso no es tan complicado. | El proceso es más complicado. |
Resumen de agrupamiento y clasificación
- Tanto los análisis de agrupamiento como los de clasificación son muy útiles en los procesos de minería de datos.
- Estas técnicas se aplican en muchas ciencias que son necesarias para resolver problemas globales.
- En su mayor parte, el agrupamiento se ocupa de datos no supervisados; por lo tanto, sin etiquetar solo la clasificación funciona con datos supervisados; por lo tanto, etiquetado. Esta es una de las razones principales por las que el agrupamiento no requiere conjuntos de entrenamiento mientras que la clasificación sí.
- Hay más algoritmos relacionados 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 enfoca en determinar «clases» o grupos de datos. Esto hace que el proceso de agrupación se centre más en las condiciones de contorno y que el análisis de clasificación sea más complejo en el sentido de que implica más pasos.
