Что такое кластеризация и классификация: основные различия. Примеры кластеризации и классификации: как они работают на практике

Кластеризация и классификация - это два важных метода машинного обучения, которые часто используются для анализа данных и решения различных задач. Вот подробное объяснение различий между ними

Цель



Кластеризация

 Цель кластеризации состоит в том, чтобы группировать данные на основе их сходства без заранее определенных категорий. То есть алгоритм кластеризации стремится найти скрытую структуру в данных и сформировать группы объектов, которые похожи друг на друга.

Классификация

 Цель классификации заключается в присвоении каждому объекту из набора данных заранее определенного класса или категории на основе известных характеристик объекта. То есть классификация обучается на размеченных данных и предсказывает классы для новых данных.





Требования к данным



Кластеризация

 В кластеризации данные могут быть не размечены, то есть алгоритму кластеризации не требуются заранее определенные метки классов. Он самостоятельно определяет структуру групп.

Классификация

 В классификации данные должны быть размечены, то есть каждый объект данных должен иметь метку класса или категории. Обучение модели классификации происходит на основе этих меток.





Выходные данные



Кластеризация

 В результате кластеризации мы получаем группы или кластеры объектов. Однако эти кластеры не имеют явно определенных меток или категорий.

Классификация

 В результате классификации для каждого объекта данных мы получаем его принадлежность к определенному классу или категории.







Пример
Предположим, у нас есть набор данных, содержащий информацию о покупках в интернет-магазине. Этот набор данных включает в себя такие параметры, как продукты, цены, регион покупателя и т. д.

Кластеризация

 Мы можем применить кластеризацию для группировки клиентов на основе их покупательских привычек. Например, алгоритм кластеризации может обнаружить, что некоторые клиенты предпочитают покупать электронику, другие - одежду, а третьи - продукты питания. Мы можем выделить эти группы клиентов без предварительно определенных категорий.

Классификация

 Предположим, мы хотим предсказать, будет ли новый клиент совершать покупку нашего продукта. Мы можем использовать классификацию, обучив модель на основе размеченных данных, где каждый клиент отмечен как "совершил покупку" или "не совершил покупку". Таким образом, после обучения модель сможет предсказывать вероятность того, что новый клиент совершит покупку.

Новая порция увлекательных материалов:

• Чем отличается бронхит от астмы
• Чем magicbook отличается от matebook
• Чем отличается залог от предоплаты
• Чем отличается собрание от совещания
• Чем нут отличается от чечевицы