Pengelompokan vs Klasifikasi: Perbedaan dan Perbandingan

Di dunia sekarang ini, pembelajaran mesin sangat penting karena kecerdasan buatan dipandang sebagai bagian integral darinya. Studi tentang algoritma komputer dengan menggunakan data adalah apa yang dilakukan pembelajaran mesin.

Mereka mengumpulkan data, juga dikenal sebagai 'data pelatihan, untuk memprediksi bagaimana mereka akan melakukan tugas. Pembelajaran mesin digunakan di berbagai bidang, seperti dalam kedokteran, pemfilteran email, dll.

Clustering and Classification menggunakan metode statistik untuk mengumpulkan data khususnya dalam bidang machine learning.

Pengambilan Kunci

1. Clustering adalah teknik yang digunakan untuk mengelompokkan titik data yang mirip berdasarkan karakteristiknya, sedangkan klasifikasi mengkategorikan data ke dalam kelas yang telah ditentukan berdasarkan fiturnya.
2. Pengelompokan lebih bermanfaat bila tidak ada pengetahuan sebelumnya tentang data, dan tujuannya adalah untuk menemukan pola yang mendasarinya. Pada saat yang sama, klasifikasi lebih sesuai bila tujuannya adalah untuk menetapkan data baru ke kategori yang sudah ada sebelumnya.
3. Berbagai algoritma pengelompokan termasuk k-means, hirarkis, dan DBSCAN, sedangkan berbagai algoritma klasifikasi termasuk pohon keputusan, regresi logistik, dan mesin vektor dukungan.

Pengelompokan vs Klasifikasi

Clustering mengelompokkan titik data berdasarkan kesamaan tanpa kategori yang telah ditentukan sebelumnya, sedangkan klasifikasi memberikan titik data ke kelas yang telah ditentukan menggunakan pembelajaran yang diawasi. Perbedaan utama terletak pada pendekatan pembelajaran: pengelompokan menggunakan teknik tanpa pengawasan, dan klasifikasi bergantung pada metode yang diawasi.

Clustering juga disebut analisis cluster dalam pembelajaran mesin. Ini adalah proses di mana suatu objek dikelompokkan sedemikian rupa sehingga objek di dalam cluster memiliki sifat yang mirip, tetapi jika dibandingkan dengan cluster lain, itu sangat berbeda dengannya.

Teknik pengelompokan ini digunakan dalam analisis data statistik dan eksplorasi dalam proses seperti analisis gambar, kompresi data, pengambilan informasi, pengenalan pola, bioinformatika, grafik komputer, dan pembelajaran mesin.

Klasifikasi juga disebut klasifikasi statistik dalam pembelajaran mesin. Ini adalah proses di mana objek diklasifikasikan dan dimasukkan ke dalam satu set kompartemen yang dikategorikan.

Klasifikasi dilakukan pada pengamatan yang terukur. Algoritma yang menggabungkan klasifikasi dikenal sebagai classifier. Klasifikasi didasarkan pada proses dua langkah: langkah pembelajaran dan klasifikasi.

Tabel perbandingan

Parameter Perbandingan	Kekelompokan	Klasifikasi
Definisi	Clustering adalah suatu teknik dimana objek-objek dalam suatu kelompok dikelompokkan yang memiliki kesamaan.	Klasifikasi adalah proses di mana pengamatan diklasifikasikan diberikan sebagai input oleh program komputer.
Data	Clustering tidak memerlukan data pelatihan.	Klasifikasi membutuhkan data pelatihan.
Tahap	Ini termasuk satu tahap, yaitu pengelompokan.	Ini mencakup dua langkah: data pelatihan dan pengujian.
Pelabelan	Ini berkaitan dengan data yang tidak berlabel.	Ini berurusan dengan data berlabel dan tidak berlabel dalam prosesnya.
Tujuan	Tujuan utamanya adalah mengungkap pola tersembunyi serta hubungan yang sempit.	Tujuannya adalah untuk menentukan kelompok tempat objek berada.

Apa itu Clustering?

Clustering adalah bagian dari pembelajaran mesin yang mengelompokkan data ke dalam cluster dengan kesamaan yang tinggi, tetapi cluster yang berbeda mungkin berbeda. Ini adalah metode pembelajaran tanpa pengawasan dan sangat umum digunakan untuk analisis data statistik.

Ada berbagai jenis algoritma pengelompokan seperti K-means, DBSCAN, Fuzzy C-means, Hierarchical clustering, dan Gaussian (EM).

Clustering tidak memerlukan data pelatihan. Dibandingkan dengan klasifikasi, pengelompokan kurang kompleks karena hanya mencakup pengelompokan data. Itu tidak memberi label pada setiap grup seperti klasifikasi.

Ini memiliki proses satu langkah yang dikenal sebagai Pengelompokan. Clustering dapat diformulasikan sebagai masalah optimisasi multi-objektif yang berfokus pada banyak masalah.

Clustering pertama kali dibuat oleh Driver dan Kroeber di bidang antropologi pada tahun 1932. Kemudian diperkenalkan ke berbagai bidang oleh berbagai orang.

Cartell menggunakan pengelompokan populer untuk klasifikasi teori sifat dalam psikologi kepribadian pada tahun 1943. Secara kasar dapat dibedakan sebagai Pengelompokan Keras dan Pengelompokan Lunak.

Ini memiliki aplikasi yang berbeda, seperti pelanggan segregasi, analisis jejaring sosial, mendeteksi tren data dinamis, dan lingkungan komputasi awan.

Apa itu Klasifikasi?

Klasifikasi pada dasarnya digunakan untuk pengenalan pola, dimana nilai keluaran diberikan kepada nilai masukan, seperti halnya pengelompokan. Klasifikasi adalah teknik yang digunakan dalam penambangan data tetapi juga digunakan dalam pembelajaran mesin.

Dalam Pembelajaran Mesin, keluaran memainkan peran penting, dan muncul kebutuhan akan Klasifikasi dan Regresi. Keduanya adalah algoritma pembelajaran yang diawasi, tidak seperti pengelompokan.

Ketika output memiliki nilai diskrit, maka dianggap sebagai masalah klasifikasi. Algoritme klasifikasi membantu memprediksi output dari data yang diberikan ketika input diberikan kepada mereka.

Ada berbagai jenis klasifikasi seperti klasifikasi biner, klasifikasi multi-kelas, dll.

Berbagai jenis klasifikasi juga termasuk Neural Networks, Linear Classifiers: Logistic Regression, Naïve Bayes Classifier: Random Forest, Decision Trees, Nearest Tetangga, dan Pohon yang Didorong.

Berbagai Aplikasi Algoritma Klasifikasi termasuk Pengenalan ucapan, Identifikasi biometrik, Pengenalan tulisan tangan, Deteksi Spam Email, Persetujuan Pinjaman Bank, Klasifikasi dokumen, dll. Klasifikasi memerlukan data pelatihan, dan memerlukan data yang telah ditentukan sebelumnya, tidak seperti pengelompokan. Ini adalah proses yang sangat kompleks. Ini adalah hasil dari pembelajaran yang diawasi. Ini berkaitan dengan data berlabel dan tidak berlabel. Ini melibatkan dua proses: pelatihan dan pengujian.

Perbedaan Utama Antara Pengelompokan dan Klasifikasi

1. Clustering adalah teknik di mana objek kelompok dikelompokkan dengan kesamaan. Ini adalah hasil dari pembelajaran yang diawasi. Klasifikasi adalah proses di mana pengamatan diklasifikasikan diberikan sebagai input oleh program komputer. Ini adalah hasil dari pembelajaran tanpa pengawasan.
2. Clustering tidak memerlukan data pelatihan. Klasifikasi membutuhkan data pelatihan.
3. Pengelompokan mencakup satu tahap, yaitu pengelompokan. Klasifikasi mencakup dua langkah: pelatihan dan pengujian.
4. Clustering berurusan dengan data yang tidak berlabel. Klasifikasi berurusan dengan data berlabel dan tidak berlabel dalam prosesnya.
5. Tujuan utama clustering adalah untuk mengungkap pola tersembunyi serta hubungan yang sempit. Tujuan klasifikasi adalah untuk menentukan kelompok tempat objek berada.

Referensi

1. https://books.google.com/books?hl=en&lr=&id=HbfsCgAAQBAJ&oi=fnd&pg=PR7&dq=clustering+and+classification+&ots=RVS-xBcH89&sig=6vliHhJ_PgtjPExTofGjDlvacaM
2. https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1002/9780470027318.a5204.pub2

Terakhir Diperbarui : 18 Juni 2023