Clustering dan Klasifikasi – Tabel Perbedaan mereka yang mendasar

Perbedaan mendasar

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.

Fase

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.

Objektif

Tujuan utamanya adalah mengungkap pola tersembunyi serta hubungan yang sempit.

Tujuannya adalah untuk menentukan kelompok tempat objek berada.

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 diprediksi dan bagaimana ia akan melakukan tugas. Pembelajaran mesin digunakan di berbagai bidang seperti kedokteran, penyaringan email, dll.

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

Pengelompokan berbeda dengan Klasifikasi:

Clustering mengatur objek atau data dalam cluster yang mungkin memiliki kesamaan satu sama lain, tetapi objek dari dua cluster yang berbeda akan berbeda satu sama lain. Tujuan clustering adalah untuk membagi seluruh data menjadi cluster yang berbeda. Sedangkan klasifikasi adalah suatu proses dimana objek-objek diorganisasikan menurut kelas dan aturan yang sudah ditentukan sebelumnya.

Clustering juga disebut analisis cluster dalam pembelajaran mesin. Ini adalah proses di mana ada pengelompokan suatu objek 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 eksploratif dalam proses seperti analisis citra, kompresi data, pencarian 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 observasi yang terukur. Algoritma yang menggabungkan klasifikasi dikenal sebagai classifier. Klasifikasi didasarkan pada proses dua langkah: langkah pembelajaran dan langkah klasifikasi.

Tabel perbandingan:

Perbedaan mendasar

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.

Fase

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.

Objektif

Tujuan utamanya adalah mengungkap pola tersembunyi serta hubungan yang sempit.

Tujuannya adalah untuk menentukan kelompok tempat objek berada.

Pengertian 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 langkah tunggal yang dikenal sebagai Pengelompokan. Clustering dapat diformulasikan sebagai masalah optimisasi multiobjektif yang berfokus pada lebih dari satu masalah.

Clustering pertama kali diciptakan oleh Driver dan Kroeber dalam bidang antropologi pada tahun 1932. Kemudian diperkenalkan ke berbagai bidang oleh berbagai kalangan.

Pengelompokan yang populer digunakan oleh Cartell 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 pemisahan pelanggan, analisis jaringan sosial, mendeteksi tren data dinamis, dan lingkungan komputasi awan.

Pengertian Klasifikasi?:

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

Dalam Pembelajaran Mesin, keluaran memainkan peran penting dan muncul kebutuhan untuk 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 Neighbor, Boosted Trees.

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 suatu teknik dimana objek-objek dalam suatu kelompok dikelompokkan yang memiliki 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. Clustering 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=id&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

Saya telah berusaha keras menulis posting blog ini untuk memberikan nilai kepada Anda. Ini akan sangat membantu saya, jika Anda mempertimbangkan untuk membagikannya di media sosial atau dengan teman/keluarga Anda. BERBAGI ADALAH ♥️

Related Posts