Te explicamos la Diferencia entre agrupación y clasificación con ejemplos y definiciones. Conoce todos los datos para distinguirlos fácilmente.
¿Cuál es la Diferencia entre agrupación y clasificación?
Las técnicas de agrupación y clasificación se utilizan en el aprendizaje automático, la recuperación de información, la investigación de imágenes y otras tareas relacionadas.
Estas dos estrategias son las dos divisiones principales de los procesos de minería de datos. En el mundo del análisis de datos, son esenciales para la gestión de algoritmos. En concreto, ambos procesos dividen los datos en conjuntos. Esta tarea es muy relevante en la actual era de la información, ya que el inmenso aumento de datos unido al desarrollo debe facilitarse adecuadamente.
En particular, la agrupación y la clasificación ayudan a resolver problemas globales como la delincuencia, la pobreza y las enfermedades a través de la ciencia de datos.
¿Qué es la agrupación?
Básicamente, la agrupación consiste en agrupar datos en función de sus similitudes. Se trata principalmente de medidas de distancia y algoritmos de agrupación que calculan la diferencia entre los datos y los dividen sistemáticamente.
Por ejemplo, los alumnos con estilos de aprendizaje similares se agrupan y se les enseña por separado de los que tienen enfoques de aprendizaje diferentes. En la minería de datos, la agrupación se suele denominar «técnica de aprendizaje no supervisado», ya que la agrupación se basa en una característica natural o inherente.
Se aplica en varios campos científicos, como la informática, la biología, la criminología y la medicina.
Características de la agrupación:
-Sin definición exacta
El clustering no tiene una definición precisa, por eso existen varios algoritmos de clustering o modelos de cluster. A grandes rasgos, los dos tipos de clustering son hard y soft. El clustering duro se ocupa de etiquetar un objeto como perteneciente o no a un cluster. En cambio, el clustering blando o clustering difuso especifica el grado de pertenencia de algo a un determinado grupo.
-Difícil de evaluar
La validación o evaluación de los resultados de los análisis de agrupación suelen ser difíciles de determinar debido a su inexactitud inherente.
-Sin supervisión
Al tratarse de una estrategia de aprendizaje no supervisado, el análisis se basa simplemente en las características actuales, por lo que no es necesaria 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 alumnos que presentan determinadas características de aprendizaje se clasifican como alumnos visuales.
La clasificación también se conoce como «técnica de aprendizaje supervisado», en la que las máquinas aprenden a partir de datos ya etiquetados o clasificados. Es muy aplicable en el reconocimiento de patrones, la estadística y la biometría.
Características de la clasificación
-Utiliza un «Clasificador»
Para analizar datos, un clasificador es un algoritmo definido que asigna concretamente una información a una clase específica. Por ejemplo, un algoritmo de clasificación entrenaría 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 suele evaluarse mediante la precisión y el recuerdo, que son procedimientos métricos muy conocidos. Un clasificador se evalúa en función de su precisión y sensibilidad a la hora de identificar la salida.
-Supervisado
La clasificación es una técnica de aprendizaje supervisado, ya que asigna identidades previamente determinadas basándose en características comparables. Deduce una función a partir de un conjunto de entrenamiento etiquetado.
Diferencias entre agrupación y clasificación
1.Supervisión
La principal diferencia es que la agrupación no está supervisada y se considera un «autoaprendizaje», mientras que la clasificación está supervisada, ya que depende de etiquetas predefinidas.
2.Uso del conjunto de entrenamiento
El clustering no emplea conmovedoramente conjuntos de entrenamiento, que son grupos de instancias empleados para generar las agrupaciones, mientras que la clasificación necesita imperativamente conjuntos de entrenamiento para identificar características similares.
3.Etiquetado
La agrupación funciona con datos no etiquetados, ya que no necesita entrenamiento. En cambio, la clasificación trabaja con datos etiquetados y no etiquetados.
4.Gol
La agrupación de objetos (clustering) agrupa objetos con el objetivo de estrechar relaciones, así como aprender información novedosa a partir de patrones ocultos, mientras que la clasificación busca determinar a qué grupo explícito pertenece un determinado objeto.
5. Particularidades
Mientras que la clasificación no especifica lo que hay que aprender, la agrupación especifica la mejora necesaria, ya que señala las diferencias teniendo en cuenta las similitudes entre los datos.
6.Fases
Por lo general, la agrupación consta de una sola fase (agrupamiento), mientras que la clasificación tiene dos etapas: entrenamiento (el modelo aprende del conjunto de datos de entrenamiento) y prueba (se predice la clase objetivo).
7.Condiciones límite
Determinar las condiciones límite es muy importante en el proceso de clasificación en comparación con la agrupación. Por ejemplo, conocer el rango porcentual de «bajo» en comparación con «moderado» y «alto» es necesario para establecer la clasificación.
8.Predicción
En comparación con la agrupación, la clasificación está más relacionada con la predicción, ya que su objetivo es identificar las clases objetivo. Por ejemplo, puede aplicarse a la «detección de puntos clave faciales» para predecir si un 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 que la de la agrupación, que se ocupa principalmente de agrupar atributos similares.
10.Número de algoritmos probables
Los algoritmos de agrupación son principalmente lineales y no lineales, mientras que la clasificación consta de más herramientas algorítmicas, como clasificadores lineales, redes neuronales, estimación Kernel, árboles de decisión y máquinas de vectores soporte.
Clustering vs Clasificación: Tabla comparativa entre Clustering y Clasificación
Agrupación
Clasificación
Datos no supervisados
Datos supervisados
No valora mucho los conjuntos de formación
Valora mucho los conjuntos de formación
Funciona únicamente con datos no etiquetados
Datos etiquetados y no etiquetados
Su objetivo es identificar similitudes entre los datos
Su objetivo es verificar a qué lugar pertenece un dato
Especifica el cambio requerido
No especifica la mejora requerida
Tiene una sola fase
Tiene dos fases
Determinar las condiciones límite no es primordial
Identificar las condiciones límite es esencial para ejecutar las fases
No suele ocuparse de la predicción
Predicción
Emplea principalmente dos algoritmos
Dispone de varios algoritmos probables
El proceso es menos complejo
El proceso es más complejo
Resumen sobre agrupación y clasificación
-Tanto los análisis de agrupación como los de clasificación son muy empleados en los procesos de minería de datos.
-Estas técnicas se aplican en un sinfín de ciencias esenciales para resolver problemas globales.
-En general, la agrupación trabaja con datos no supervisados, es decir, no etiquetados, mientras que la clasificación trabaja con datos supervisados, es decir, etiquetados. Esta es una de las principales razones por las que la agrupación no necesita conjuntos de entrenamiento, mientras que la clasificación sí.
-Hay más algoritmos asociados a la clasificación que a la agrupación.
-El clustering trata de verificar en qué se parecen o no los datos entre sí, mientras que la clasificación se centra en determinar las «clases» o grupos de datos. Esto hace que el proceso de clustering se centre más en las condiciones de contorno y que el análisis de clasificación sea más complicado en el sentido de que implica más etapas.
