klassifitseerimisest

Klassifitseerimisest käsitleb nähtuste ja esinemuste rühmitamist kindlate kriteeriumide alusel. Selle eesmärk on luua struktuur, mis võimaldab sarnasustele tuginevat kirjeldust, võrreldavust ja otsustamist. Klassifikatsioon on levinud nii loodusteadustes kui ka sotsiaal- ja infotehnoloogias ning hõlmab nii kvalitatiivseid kui kvantitatiivseid omadusi.

Ajalooliselt on klassifikatsioon olnud oluline bioloogias liigirühmade määramiseks. Tänapäeval on see keskne ka infotehnoloogias ja andmetöötluses, kus klassifikatsioonimudelid eristavad näiteandmeid erinevatesse kategooriatesse. See hõlmab nii teksti, pilte kui helisid, ning võimaldab automatiseeritud märgistamist, otsustamist ja otsingut.

Peamised klassifikatsiooniliigid on juhitud (supervised) ja juhitamata (unsupervised) klassifikatsioon. Juhitud klassifikatsioonile on vajalik märgitud treeningandmestik, mille põhjal mudel õpib antud sisendi kuuluvust kindlasse kategooriasse määrama. Juhitamata klassifikatsioon otsib andmetest struktuuri ja grupeerib sarnased juhtumid ilma eelmääratud nimetusteta, näiteks klasterdamine.

Meetodid ulatuvad statistilistest ja masinõppe tehnikatest. Tuntud lähenemised on otsustuspuidud, k-nearest naabrid, tugeva vektorite masin (SVM) ning Naïve Bayes. Valik sõltub andmete olemusest, suurusest ja vajadusest tulemuste tõlgendatavuse järele.

Rakendused hõlmavad meditsiini klassifikatsioone (nt diagnoosiklassifikatsioonid), bioloogilist liigikultuuri, teksti ja pildianalüüsi, turu- ja kliendikäitumise analüüsi ning e-posti ja rämpsposti filtreerimist. Klassifikatsioon aitab korraldada teadmisi, vähendada ebakindlust ja kiirendada otsuseid, kuid nõuab kvaliteetseid andmeid ja läbipaistvaid hindamisnäitajaid.