Kümeleme ve Sınıflandırma Arasındaki Farklar Nelerdir?

0 Paylaşımlar

Günümüz dünyasında makine öğrenimi, yapay zekanın ayrılmaz bir parçası olarak görüldüğü için çok önemlidir. Verileri kullanarak bilgisayar algoritmalarının incelenmesi makine öğreniminin yaptığı şeydir. Görevleri nasıl yerine getireceğini tahmin etmek için ‘eğitim verileri’ olarak da bilinen verileri toplarlar. Makine öğrenimi tıp, e-postaların filtrelenmesi vb. gibi çeşitli alanlarda kullanılmaktadır. Kümeleme ve Sınıflandırma, özellikle makine öğrenimi alanında veri toplamak için istatistiksel yöntem kullanır.

İçindekiler

Kümeleme ve Sınıflandırma Arasındaki Farklar Nelerdir?

Kümeleme ve Sınıflandırma arasındaki temel fark, Kümelemenin nesneleri veya verileri birbirleriyle benzerlik gösterebilecek kümeler halinde organize etmesidir, ancak iki farklı kümenin nesneleri birbirinden farklı olacaktır. Kümelemenin amacı tüm veriyi farklı kümelere ayırmaktır. Oysa sınıflandırma, nesnelerin sınıflara göre düzenlendiği ve kuralların önceden belirlendiği bir süreçtir.

Kümeleme, makine öğreniminde küme analizi olarak da adlandırılır. Bir nesnenin, kümelerin içindeki nesneler benzer özelliklere sahip olacak şekilde gruplandırıldığı, ancak başka bir kümeyle karşılaştırıldığında ona çok benzemediği süreçtir. Bu kümeleme tekniği, görüntü analizi, veri sıkıştırma, bilgi alma, örüntü tanıma, biyoinformatik, bilgisayar grafikleri ve makine öğrenimi gibi süreçlerde istatistiksel ve keşfedici veri analizinde kullanılır.

Sınıflandırma, makine öğreniminde istatistiksel sınıflandırma olarak da adlandırılır. Nesnelerin sınıflandırıldığı ve bir dizi kategorize edilmiş bölmeye yerleştirildiği bir süreçtir. Sınıflandırma ölçülebilir gözlemler üzerinde yapılır. Sınıflandırmayı içeren bir algoritma sınıflandırıcı olarak bilinir. Sınıflandırma iki aşamalı bir sürece dayanır: öğrenme adımı ve sınıflandırma adımı.

Kümeleme ve Sınıflandırma Arasındaki Karşılaştırma Tablosu

Karşılaştırma Parametreleri	Kümeleme	Sınıflandırma
Tanım	Kümeleme, bir gruptaki nesnelerin benzerliklere sahip olarak kümelendiği bir tekniktir.	Sınıflandırma, bir bilgisayar programı tarafından girdi olarak verilen gözlemin sınıflandırıldığı bir süreçtir.
Veri	Kümeleme eğitim verisi gerektirmez.	Sınıflandırma için eğitim verileri gerekir.
Aşama	Tek aşamalı, yani gruplandırmayı içerir.	İki adım içerir: eğitim verileri ve test.
Etiketleme	Etiketlenmemiş verilerle ilgilenir.	İşlemlerinde hem etiketli hem de etiketsiz verilerle ilgilenir.
Amaç	Temel amacı, gizli örüntünün yanı sıra dar ilişkileri de ortaya çıkarmaktır.	Amacı, nesnelerin ait olduğu grubu tanımlamaktır.

Kümeleme Nedir?

Kümeleme, verileri yüksek benzerliğe sahip kümeler halinde gruplayan makine öğreniminin bir parçasıdır, ancak farklı kümeler farklı olabilir. Denetimsiz öğrenme yöntemidir ve istatistiksel veri analizi için çok yaygın olarak kullanılır. K-means, DBSCAN, Fuzzy C-means, Hiyerarşik kümeleme ve Gaussian (EM) gibi farklı kümeleme algoritmaları vardır.

Kümeleme eğitim verisi gerektirmez. Sınıflandırma ile karşılaştırıldığında, kümeleme yalnızca verilerin gruplandırılmasını içerdiğinden daha az karmaşıktır. Sınıflandırma gibi her gruba etiket vermez. Gruplama olarak bilinen tek adımlı bir süreci vardır. Kümeleme, birden fazla probleme odaklanan çok amaçlı bir optimizasyon problemi olarak formüle edilebilir.

Kümeleme ilk olarak Driver ve Kroeber tarafından 1932 yılında antropoloji alanında oluşturulmuştur. Daha sonra çeşitli kişiler tarafından çeşitli alanlara tanıtılmıştır. Popüler olarak kümeleme, 1943 yılında Cartell tarafından kişilik psikolojisinde özellik teorisi sınıflandırması için kullanılmıştır. Kabaca Sert Kümeleme ve Yumuşak Kümeleme olarak ayırt edilebilir. Müşteri ayrımı, sosyal ağ analizi, dinamik veri trendlerinin tespiti ve bulut bilişim ortamları gibi farklı uygulamaları vardır.

kumeleme ve siniflandirma arasindaki farklar nelerdir

Sınıflandırma Nedir?

Sınıflandırma, temelde tıpkı kümeleme gibi girdi değerine çıktı değerinin verildiği örüntü tanıma için kullanılır. Sınıflandırma, veri madenciliğinde kullanılan bir teknik olmakla birlikte makine öğreniminde de kullanılır. Makine Öğreniminde çıktı önemli bir rol oynar ve Sınıflandırma ve Regresyona ihtiyaç duyulur. Kümelemeden farklı olarak her ikisi de denetimli öğrenme algoritmalarıdır.

Çıktı ayrı bir değere sahip olduğunda, bu bir sınıflandırma problemi olarak kabul edilir. Sınıflandırma algoritmaları, kendilerine girdi sağlandığında belirli bir verinin çıktısını tahmin etmeye yardımcı olur. İkili sınıflandırma, çok sınıflı sınıflandırma vb. gibi çeşitli sınıflandırma türleri olabilir. Farklı sınıflandırma türleri arasında Sinir Ağları, Doğrusal Sınıflandırıcılar da bulunur: Lojistik Regresyon, Naïve Bayes Sınıflandırıcı: Random Forest, Decision Trees, Nearest Neighbor, Boosted Trees.

Sınıflandırma Algoritmasının Çeşitli Uygulamaları Konuşma tanıma, Biyometrik tanımlama, El yazısı tanıma, E-posta Spam Tespiti, Banka Kredisi Onayı, Belge sınıflandırması vb. Sınıflandırma eğitim verisi gerektirir ve kümelemeden farklı olarak önceden tanımlanmış veri gerektirir. Çok karmaşık bir süreçtir. Denetimli öğrenmenin bir sonucudur. Hem etiketli hem de etiketsiz verilerle ilgilenir. İki süreç içerir: eğitim ve test.

Kümeleme ve Sınıflandırma Arasındaki Temel Farklar

Kümeleme, bir gruptaki nesnelerin benzerliklere sahip olarak kümelendiği bir tekniktir. Denetimli öğrenmenin bir sonucudur. Sınıflandırma, bir bilgisayar programı tarafından girdi olarak verilen gözlemin sınıflandırıldığı bir süreçtir. Denetimsiz öğrenmenin bir sonucudur.
Kümeleme eğitim verisi gerektirmez. Sınıflandırma eğitim verisi gerektirir.
Kümeleme tek aşamalı, yani gruplama içerir. Sınıflandırma iki aşamadan oluşur: eğitim ve test.
Kümeleme etiketlenmemiş verilerle ilgilenir. Sınıflandırma, süreçlerinde hem etiketli hem de etiketsiz verilerle ilgilenir.
Kümelemenin temel amacı gizli örüntüyü ve dar ilişkileri ortaya çıkarmaktır. Sınıflandırmanın amacı ise nesnelerin ait olduğu grubu tanımlamaktır.

Sonuç

Kümeleme ve Sınıflandırma, makine öğrenimi alanında kullanılan istatistiksel veri analizleridir. Her ikisi de algoritmaların yönetilmesinde önemlidir. Her ikisi de verileri kümelere, biri kümelere ve diğeri kategorilere bölmekle aynı işleve sahiptir. Her ikisi de dijital dünya ve yapay zeka çağında çok önemlidir.

Her ikisi de muazzam veri bağlantısı ve geliştirme için gereklidir.

Kümeleme ve Sınıflandırma, veri toplama süreci yoluyla yoksulluk, suç, hastalıklar gibi küresel sorunların çözülmesine de yardımcı olur. Kümelemenin tam olarak tanımlanabilecek kesin bir tanımı yoktur ve değerlendirilmesi çok zordur. Oysa Sınıflandırma ‘sınıflandırıcı’ ve ortak metrikler aracılığıyla değerlendirilir.