Perbedaan Antara Klaster dan Klasifikasi | Clustering vs Klasifikasi
Perbedaan Kunci - Clustering vs Klasifikasi
Meskipun pengelompokan dan klasifikasi tampak serupa, ada perbedaan antara keduanya berdasarkan maknanya. Di dunia data mining, clustering dan klasifikasi adalah dua jenis metode pembelajaran. Kedua metode ini mengkarakterisasi objek menjadi beberapa kelompok dengan satu atau lebih fitur. Perbedaan utama antara clustering dan klasifikasi adalah bahwa pengelompokkan adalah teknik belajar tanpa pengawasan yang digunakan untuk mengelompokkan kasus serupa berdasarkan klasifikasi sedangkan adalah teknik pembelajaran yang diawasi yang digunakan untuk menetapkan tag yang telah ditentukan ke instance pada dasar fitur.
Apa itu Clustering?
Clustering adalah metode pengelompokan objek sedemikian rupa sehingga objek dengan fitur serupa saling berdekatan, dan objek dengan fitur yang berbeda terpisah. Ini adalah teknik umum untuk analisis data statistik yang digunakan dalam pembelajaran mesin dan data mining. Clustering dapat digunakan untuk analisis data eksploratif dan generalisasi. Clustering adalah data mining yang tidak diawasi, dan pengelompokan bukanlah satu algoritma spesifik, namun metode umum untuk menyelesaikan tugas. Clustering dapat dicapai dengan berbagai algoritma. Algoritma cluster dan pengaturan parameter yang sesuai bergantung pada kumpulan data individual. Ini bukan tugas otomatis, tapi ini adalah proses penemuan yang berulang. Oleh karena itu, perlu dilakukan modifikasi pengolahan data dan pemodelan parameter sampai hasilnya mencapai sifat yang diinginkan. K-means clustering dan Hierarchical clustering adalah dua algoritma clustering umum yang digunakan dalam data mining.
Klasifikasi adalah proses kategorisasi dimana objek dikenali, dibedakan dan dipahami berdasarkan set data pelatihan. Klasifikasi adalah teknik belajar yang diawasi dimana suatu set pelatihan dan pengamatan yang didefinisikan dengan benar tersedia.
Algoritma yang menerapkan klasifikasi sering dikenal sebagai classifier, dan pengamatan sering dikenal sebagai instance. Algoritma K-Nearest Neighbor dan algoritma decision tree adalah algoritma klasifikasi yang paling terkenal yang digunakan dalam data mining.
? Definisi Klaster dan Klasifikasi: Clustering adalah teknik pembelajaran tanpa pengawasan yang digunakan untuk mengelompokkan kejadian serupa berdasarkan fitur.
Klasifikasi:
Klasifikasi adalah teknik belajar yang diawasi yang digunakan untuk menetapkan tag yang telah ditentukan ke instance berdasarkan fitur. Karakteristik Klaster dan Klasifikasi:
Pengawasan: Clustering:
Clustering adalah teknik belajar tanpa pengawasan. Klasifikasi
Klasifikasi adalah teknik belajar yang diawasi.
Set Pelatihan: Clustering:
Kumpulan pelatihan tidak digunakan dalam pengelompokan. Klasifikasi:
Kumpulan pelatihan digunakan untuk menemukan kesamaan klasifikasi.
Proses: Clustering:
Konsep statistik digunakan, dan kumpulan data dipecah menjadi himpunan bagian dengan fitur serupa. Klasifikasi Klasifikasi menggunakan algoritma untuk mengkategorikan data baru sesuai dengan pengamatan dari rangkaian pelatihan.
Labels:
Clustering: Tidak ada label dalam pengelompokan.
Klasifikasi: Ada label untuk beberapa poin.
Tujuan:
Clustering: Tujuan pengelompokan adalah, mengelompokkan seperangkat benda untuk mengetahui apakah ada hubungan di antara keduanya.
Klasifikasi: Tujuan pengelompokan adalah untuk menemukan kelas mana objek baru berasal dari kumpulan kelas yang telah ditentukan. Klasifikasi dan Klasifikasi
Clustering dan klasifikasi dapat terlihat serupa karena kedua algoritma data mining membagi kumpulan data menjadi himpunan bagian, namun keduanya adalah dua teknik pembelajaran yang berbeda, yang digunakan dalam data mining untuk mendapatkan informasi yang andal dari kumpulan data mentah.
Gambar Courtesy: "Cluster-2" oleh Cluster-2. gif: kerja turunan hellisp: (Domain Publik) melalui Wikimedia Commons "Magnetisme" oleh John Aplessed - Karya sendiri. (Domain Publik) melalui Commons
