Perbedaan antara Clustering dan Klasifikasi

Teknik pengelompokan dan klasifikasi digunakan dalam pembelajaran mesin, pengambilan informasi, penyelidikan gambar, dan tugas terkait.

Dua strategi ini adalah dua divisi utama dari proses penambangan data. Dalam dunia analisis data, ini sangat penting dalam mengelola algoritma. Secara khusus, kedua proses ini membagi data menjadi set. Tugas ini sangat relevan di era informasi saat ini karena peningkatan besar data ditambah dengan pembangunan perlu difasilitasi dengan tepat.

Khususnya, pengelompokan dan klasifikasi membantu memecahkan masalah global seperti kejahatan, kemiskinan, dan penyakit melalui ilmu data.

Apa itu Clustering??

Pada dasarnya, pengelompokan melibatkan pengelompokan data sehubungan dengan kesamaan mereka. Ini terutama berkaitan dengan langkah-langkah jarak dan algoritma pengelompokan yang menghitung perbedaan antara data dan membaginya secara sistematis.

Sebagai contoh, siswa dengan gaya belajar yang sama dikelompokkan bersama dan diajarkan secara terpisah dari mereka yang memiliki pendekatan pembelajaran yang berbeda. Dalam penggalian data, pengelompokan ini paling sering disebut sebagai "teknik pembelajaran tanpa pengawasan" karena pengelompokan didasarkan pada karakteristik alami atau inheren.

Ini diterapkan dalam beberapa bidang ilmiah seperti teknologi informasi, biologi, kriminologi, dan kedokteran.

Karakteristik Clustering:

• Tidak Ada Definisi Tepat

Clustering tidak memiliki definisi yang tepat itu sebabnya ada berbagai algoritma clustering atau model cluster. Secara kasar, kedua jenis pengelompokan itu keras dan lunak. Hard clustering berkaitan dengan memberi label objek hanya sebagai milik cluster atau tidak. Sebaliknya, pengelompokan lunak atau pengelompokan fuzzy menentukan tingkat bagaimana sesuatu menjadi milik kelompok tertentu.

• Sulit Dievaluasi

Validasi atau penilaian hasil dari analisis pengelompokan seringkali sulit untuk dipastikan karena ketidaktelitian yang melekat.

• Tidak diawasi

Karena ini adalah strategi pembelajaran yang tidak diawasi, analisisnya hanya didasarkan pada fitur saat ini; dengan demikian, tidak diperlukan peraturan yang ketat.

Apa itu Klasifikasi??

Klasifikasi mencakup pemberian label pada situasi atau kelas yang ada; karenanya, istilah "klasifikasi". Sebagai contoh, siswa menunjukkan karakteristik pembelajaran tertentu diklasifikasikan sebagai pembelajar visual.

Klasifikasi juga dikenal sebagai "teknik pembelajaran terawasi" di mana mesin belajar dari data yang sudah diberi label atau diklasifikasikan. Ini sangat berlaku dalam pengenalan pola, statistik, dan biometrik.

Karakteristik Klasifikasi

• Memanfaatkan "Pengklasifikasi"

Untuk menganalisis data, classifier adalah algoritma yang didefinisikan yang secara konkret memetakan informasi ke kelas tertentu. Misalnya, algoritma klasifikasi akan melatih model untuk mengidentifikasi apakah sel tertentu ganas atau jinak.

• Dievaluasi Melalui Metrik Umum

Kualitas analisis klasifikasi sering dinilai melalui presisi dan penarikan yang merupakan prosedur metrik populer. Klasifikasi dievaluasi mengenai keakuratan dan sensitivitasnya dalam mengidentifikasi keluaran.

• Dibimbing

Klasifikasi adalah teknik pembelajaran yang diawasi karena memberikan identitas yang ditentukan sebelumnya berdasarkan fitur yang sebanding. Ini menyimpulkan fungsi dari set pelatihan berlabel.

Perbedaan antara Clustering dan Klasifikasi

1. Pengawasan

Perbedaan utama adalah bahwa pengelompokan tidak diawasi dan dianggap sebagai "belajar mandiri" sedangkan klasifikasi diawasi karena tergantung pada label yang telah ditentukan.

2. Penggunaan Perangkat Pelatihan

Clustering tidak menggunakan perangkat pelatihan, yang merupakan kelompok contoh yang digunakan untuk menghasilkan kelompok, sementara klasifikasi secara imperatif membutuhkan perangkat pelatihan untuk mengidentifikasi fitur yang serupa.

3. Pelabelan

Clustering berfungsi dengan data yang tidak berlabel karena tidak perlu pelatihan. Di sisi lain, klasifikasi berkaitan dengan data yang tidak berlabel dan berlabel dalam prosesnya.

4. Tujuan

Clustering mengelompokkan objek dengan tujuan untuk mempersempit hubungan serta mempelajari informasi baru dari pola tersembunyi sementara klasifikasi berupaya menentukan kelompok eksplisit mana yang dimiliki objek tertentu.

5. Spesifik

Sementara klasifikasi tidak menentukan apa yang perlu dipelajari, pengelompokan menentukan peningkatan yang diperlukan karena menunjukkan perbedaan dengan mempertimbangkan kesamaan antara data.

6. Fase

Secara umum, pengelompokan hanya terdiri dari satu fase (pengelompokan) sementara klasifikasi memiliki dua tahap, pelatihan (model belajar dari kumpulan data pelatihan) dan pengujian (kelas target diprediksi).

7. Kondisi batas

Menentukan kondisi batas sangat penting dalam proses klasifikasi dibandingkan dengan pengelompokan. Misalnya, mengetahui kisaran persentase "rendah" dibandingkan dengan "sedang" dan "tinggi" diperlukan dalam menetapkan klasifikasi.

8. Ramalan

Dibandingkan dengan pengelompokan, klasifikasi lebih terlibat dengan prediksi karena secara khusus bertujuan untuk kelas target identitas. Misalnya, ini dapat diterapkan dalam "deteksi titik kunci wajah" karena dapat digunakan dalam memprediksi apakah saksi tertentu berbohong atau tidak.

9. Kompleksitas

Karena klasifikasi terdiri dari lebih banyak tahapan, berurusan dengan prediksi, dan melibatkan derajat atau level, sifatnya lebih rumit dibandingkan dengan pengelompokan yang terutama berkaitan dengan pengelompokan atribut yang sama.

10. Jumlah Kemungkinan Algoritma

Algoritme pengelompokan terutama linier dan nonlinier sedangkan klasifikasi terdiri dari lebih banyak alat algoritmik seperti pengklasifikasi linier, jaringan saraf, estimasi Kernel, pohon keputusan, dan mesin vektor dukungan.

Clustering vs Klasifikasi: Tabel membandingkan perbedaan antara Clustering dan Klasifikasi

Clustering	Klasifikasi
Data tanpa pengawasan	Data yang diawasi
Tidak menghargai set pelatihan	Apakah set pelatihan sangat bernilai
Hanya bekerja dengan data yang tidak berlabel	Melibatkan data yang tidak berlabel dan berlabel
Bertujuan untuk mengidentifikasi kesamaan di antara data	Bertujuan untuk memverifikasi di mana datum berada
Menentukan perubahan yang diperlukan	Tidak menentukan peningkatan yang diperlukan
Memiliki satu fase	Memiliki dua fase
Menentukan kondisi batas bukanlah hal yang terpenting	Identifikasi kondisi batas sangat penting dalam melaksanakan fase
Biasanya tidak berurusan dengan prediksi	Berurusan dengan prediksi
Terutama menggunakan dua algoritma	Memiliki sejumlah kemungkinan algoritma untuk digunakan
Prosesnya tidak terlalu rumit	Prosesnya lebih kompleks

Ringkasan tentang Clustering dan Klasifikasi

• Analisis clustering dan klasifikasi sangat digunakan dalam proses penambangan data.
• Teknik-teknik ini diterapkan dalam berbagai ilmu yang sangat penting dalam memecahkan masalah global.
• Sebagian besar, mengelompokkan penawaran dengan data yang tidak diawasi; dengan demikian, tidak berlabel sedangkan klasifikasi bekerja dengan data yang diawasi; demikian, berlabel. Ini adalah salah satu alasan utama mengapa pengelompokan tidak membutuhkan set pelatihan sementara klasifikasi tidak.
• Ada lebih banyak algoritma yang terkait dengan klasifikasi dibandingkan dengan pengelompokan.
• Pengelompokan berusaha untuk memverifikasi bagaimana data serupa atau berbeda satu sama lain sementara klasifikasi berfokus pada penentuan "kelas" atau kelompok data. Ini membuat proses pengelompokan lebih fokus pada kondisi batas dan analisis klasifikasi lebih rumit dalam arti melibatkan lebih banyak tahapan.