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 terawasi 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 grup dengan satu atau lebih fitur.
Apa itu Pengelompokan?
Clustering adalah metode pengelompokan objek sedemikian rupa sehingga objek-objek dengan ciri-ciri yang sama berkumpul, dan obyek-obyek dengan ciri-ciri yang berbeda terpisah. Ini adalah teknik umum untuk analisis data statistik untuk pembelajaran mesin dan penambangan data. Analisis dan generalisasi data eksplorasi juga merupakan area yang menggunakan clustering.
Gambar 01: Pengelompokan
Clustering termasuk dalam penambangan data yang tidak diawasi. Ini bukan algoritma spesifik 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 individual. Ini bukan tugas otomatis, tetapi merupakan proses penemuan yang berulang. Oleh karena itu, perlu dilakukan modifikasi pengolahan data dan pemodelan parameter hingga diperoleh properti yang diinginkan. K-means clustering dan Hierarchical clustering adalah dua algoritma clustering yang 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 terawasi di mana satu set pelatihan dan pengamatan yang didefinisikan dengan benar tersedia.
Gambar 02: Klasifikasi
Algoritme yang mengimplementasikan klasifikasi adalah classifier sedangkan observasi adalah instance. Algoritma K-Nearest Neighbor dan algoritma pohon keputusan adalah algoritma klasifikasi yang paling terkenal dalam data mining.
Apa Perbedaan Antara Clustering dan Klasifikasi?
Clustering adalah pembelajaran tanpa pengawasan sedangkan Klasifikasi adalah teknik pembelajaran yang diawasi. Ini mengelompokkan instance serupa berdasarkan fitur sedangkan klasifikasi menetapkan tag yang telah ditentukan sebelumnya ke instance berdasarkan fitur. Clustering membagi dataset menjadi subset untuk mengelompokkan instance dengan fitur serupa. Itu tidak menggunakan data berlabel atau set pelatihan. Di sisi lain, mengkategorikan data baru menurut pengamatan dari 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 sebelumnya.
Ringkasan – Pengelompokan vs Klasifikasi
Clustering dan klasifikasi dapat tampak serupa karena kedua algoritma data mining membagi kumpulan data menjadi subset, tetapi mereka adalah dua teknik pembelajaran yang berbeda, dalam data mining 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 instance serupa berdasarkan fitur sedangkan klasifikasi adalah teknik pembelajaran terawasi yang menetapkan tag yang telah ditentukan sebelumnya ke instance berdasarkan fitur.
Sumber Gambar:
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
