Klassificeringssätt

Klassificeringssätt är system och metoder som används för att ordna fenomen, objekt eller observationer i grupper eller kategorier utifrån gemensamma egenskaper eller kriterier. Syftet är att underlätta kommunikation, jämförelse och analys samt att göra komplex information mer överskådlig. Klassificering används inom många områden, från vetenskap och forskning till vardagliga informationssystem.

Klassificeringssätt kan delas upp i olika typer beroende på struktur och kriterier. Hierarkiska klassificeringar bygger upp kategori-hierarkier där underkategorier finns inom överordnade kategorier, som i biologisk taxonomi eller bibliotekssystem. I flat eller icke-hierarkisk klassificering saknas en tydlig över- och underordnad relation mellan kategorier. Kriterierna kan vara tydligt definierade och reglerbaserade, eller graduella och osäkra, som vid fuzzy logic där ett objekt tillhör flera kategorier i olika grad.

Inom data- och informationsvetenskap används främst två breda angreppssätt: reglerbaserad klassificering och maskininlärning. Övervakad (supervised) klassificering tränas på märkta data och används för att förutsäga etiketter på nya observationer; icke-övervakad (unsupervised) klassificering involverar mönsterpresentation och klustring utan förutbestämda etiketter. Semi-övervakad och djupinlärning används i komplexa sammanhang där data och relationer är många och inlärningen behöver vara flexibel.

Vanliga tillämpningar inkluderar biologisk taxonomi, bibliografiska klassificeringssystem som Dewey Decimal och Library of Congress, medicinsk diagnostik och klassificering av sjukdomar (t.ex. ICD-10), samt dataanalyser och informationshantering i företag och myndigheter. Utmaningar inkluderar definierbara gränser mellan kategorier, tolkbarhet, bias och behovet av standardisering och interoperabilitet.