Perbedaan utama antara pengelompokan dan klasifikasi adalah bahwa pengelompokan adalah teknik pembelajaran tanpa pengawasan yang mengelompokkan instance serupa berdasarkan fitur sedangkan klasifikasi adalah teknik pembelajaran yang diawasi yang menetapkan tag yang telah ditentukan sebelumnya ke instance berdasarkan fitur.
Meskipun pengelompokan dan klasifikasi tampaknya merupakan proses yang serupa, ada perbedaan di antara keduanya berdasarkan maknanya. Dalam dunia data mining, clustering dan klasifikasi adalah dua jenis metode pembelajaran. Kedua metode ini mengkarakterisasi objek ke dalam kelompok dengan satu atau lebih fitur.
ISI
1. Gambaran Umum dan Perbedaan Utama
2. Apa itu Clustering
3. Apa itu Klasifikasi
4. Perbandingan Berdampingan - Clustering vs Klasifikasi dalam Bentuk Tabular
5. Ringkasan
Apa itu Pengelompokan?
Clustering adalah metode pengelompokan objek sedemikian rupa sehingga objek dengan fitur yang mirip berkumpul, dan objek dengan fitur yang berbeda berpisah. Ini adalah teknik umum untuk analisis data statistik untuk pembelajaran mesin dan penggalian data. Analisis data eksplorasi dan generalisasi juga merupakan area yang menggunakan clustering.
Gambar 01: Pengelompokan
Clustering termasuk dalam data mining tanpa pengawasan. Ini bukan algoritme khusus tunggal, tetapi ini adalah metode umum untuk menyelesaikan tugas. Oleh karena itu, dimungkinkan untuk mencapai pengelompokan menggunakan berbagai algoritma. Algoritme cluster yang sesuai dan pengaturan parameter bergantung pada kumpulan data individu. Ini bukan tugas otomatis, tetapi ini adalah proses penemuan yang berulang. Oleh karena itu, pemrosesan data dan pemodelan parameter perlu dimodifikasi hingga hasilnya mencapai properti yang diinginkan. K-means clustering dan Hierarchical clustering adalah dua algoritma pengelompokan umum dalam data mining.
Apa itu Klasifikasi?
Klasifikasi adalah proses kategorisasi yang menggunakan kumpulan data pelatihan untuk mengenali, membedakan, dan memahami objek. Klasifikasi adalah teknik pembelajaran yang diawasi di mana seperangkat pelatihan dan observasi yang ditentukan dengan benar tersedia.
Gambar 02: Klasifikasi
Algoritma yang mengimplementasikan klasifikasi adalah pengklasifikasi sedangkan observasi adalah instance. Algoritma K-Nearest Neighbor dan algoritma pohon keputusan adalah algoritma klasifikasi paling terkenal dalam data mining.
Apa Perbedaan Antara Clustering dan Klasifikasi?
Pengelompokan adalah pembelajaran tanpa pengawasan sedangkan Klasifikasi adalah teknik pembelajaran terbimbing. Ini mengelompokkan contoh serupa berdasarkan fitur sedangkan klasifikasi menetapkan tag yang telah ditentukan ke instance berdasarkan fitur. Pengelompokan membagi kumpulan data menjadi beberapa subset untuk mengelompokkan instance dengan fitur serupa. Itu tidak menggunakan data berlabel atau set pelatihan. Di sisi lain, kategorikan data baru menurut pengamatan set pelatihan. Set pelatihan diberi label.
Tujuan pengelompokan adalah untuk mengelompokkan sekumpulan objek untuk menemukan apakah ada hubungan di antara mereka, sedangkan klasifikasi bertujuan untuk menemukan kelas mana yang dimiliki objek baru dari kumpulan kelas yang telah ditentukan.
Ringkasan - Pengelompokan vs Klasifikasi
Pengelompokan dan klasifikasi bisa tampak serupa karena kedua algoritma data mining membagi kumpulan data menjadi beberapa subset, tetapi keduanya adalah dua teknik pembelajaran yang berbeda, dalam penambangan data untuk mendapatkan informasi yang dapat diandalkan dari kumpulan data mentah. Perbedaan antara pengelompokan dan klasifikasi adalah bahwa pengelompokan adalah teknik pembelajaran tanpa pengawasan yang mengelompokkan contoh serupa berdasarkan fitur sedangkan klasifikasi adalah teknik pembelajaran yang diawasi yang menetapkan tag yang telah ditentukan ke contoh berdasarkan fitur.
Gambar Courtesy:
1. "Cluster-2 ″ oleh Cluster-2.gif: karya turunan hellisp: (Domain Publik) melalui Wikimedia Commons 2." Magnetism "oleh John Aplessed - Karya sendiri. (Domain Publik) melalui Wikimedia Commons
