Perbedaan Antara Clustering dan Klasifikasi
Share
Itu perbedaan utama antara pengelompokan dan klasifikasi adalah itu pengelompokan adalah teknik belajar tanpa pengawasan yang mengelompokkan contoh yang sama berdasarkan fitur sedangkan klasifikasi adalah teknik pembelajaran yang diawasi yang memberikan tag yang telah ditetapkan untuk instance berdasarkan fitur.
Meskipun pengelompokan dan klasifikasi tampaknya merupakan proses yang serupa, ada perbedaan di antara mereka berdasarkan artinya. Dalam dunia data mining, clustering dan klasifikasi adalah dua jenis metode pembelajaran. Kedua metode ini mencirikan objek menjadi kelompok dengan satu atau beberapa fitur.
ISI
1. Ikhtisar dan Perbedaan Utama
2. Apa itu Clustering
3. Apa itu Klasifikasi?
4. Perbandingan Berdampingan - Klaster vs Klasifikasi dalam Bentuk Tabular
5. Ringkasan
Apa itu Clustering??
Clustering adalah metode pengelompokan objek sedemikian rupa sehingga objek-objek dengan fitur yang sama datang bersama-sama, dan objek dengan fitur 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 pengelompokan.
Gambar 01: Clustering
Clustering milik penambangan data tanpa pengawasan. Ini bukan algoritma spesifik tunggal, tetapi merupakan metode umum untuk menyelesaikan tugas. Oleh karena itu, dimungkinkan untuk mencapai pengelompokan menggunakan berbagai algoritma. Algoritma cluster dan pengaturan parameter yang sesuai tergantung pada set data individual. Ini bukan tugas otomatis, tetapi itu adalah proses penemuan berulang. Oleh karena itu, perlu untuk memodifikasi pemrosesan data dan pemodelan parameter 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 serangkaian data pelatihan untuk mengenali, membedakan, dan memahami objek. Klasifikasi adalah teknik pembelajaran yang diawasi di mana pelatihan ditetapkan dan pengamatan yang ditetapkan dengan benar tersedia.
Gambar 02: Klasifikasi
Algoritma yang mengimplementasikan klasifikasi adalah classifier sedangkan observasi adalah instance. Algoritma K-Nearest Neighbor dan algoritma pohon keputusan adalah algoritma klasifikasi paling terkenal dalam penambangan data.
Apa Perbedaan Antara Clustering dan Klasifikasi?
Clustering adalah pembelajaran tanpa pengawasan, sementara Klasifikasi adalah teknik pembelajaran yang diawasi. Ini mengelompokkan instance serupa berdasarkan fitur sedangkan klasifikasi menetapkan tag yang telah ditetapkan sebelumnya untuk 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, kategorikan data baru sesuai dengan pengamatan set pelatihan. Set pelatihan diberi label.
Tujuan dari pengelompokan adalah untuk mengelompokkan satu set objek untuk menemukan apakah ada hubungan di antara mereka, sedangkan klasifikasi bertujuan untuk menemukan kelas mana objek baru milik dari set kelas yang telah ditentukan.
Ringkasan - Klaster vs Klasifikasi
Clustering dan klasifikasi dapat tampak serupa karena kedua algoritma data mining membagi set data menjadi himpunan bagian, 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 yang tidak diawasi yang mengelompokkan contoh yang sama berdasarkan fitur sedangkan klasifikasi adalah teknik pembelajaran yang diawasi yang memberikan tag yang telah ditetapkan ke instance berdasarkan fitur yang ada.
