Perbedaan antara pengelompokan dan klasifikasi

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

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

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

Apa itu pengelompokan?

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

Misalnya, siswa dengan gaya belajar yang serupa dikelompokkan bersama dan diajarkan secara terpisah dari mereka yang memiliki pendekatan pembelajaran yang berbeda.  Dalam penambangan data, pengelompokan paling sering disebut sebagai “Teknik Pembelajaran Tanpa Diperawati” karena pengelompokan didasarkan pada karakteristik alami atau inheren.

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

Karakteristik pengelompokan:

• Tidak ada definisi yang tepat

Clustering tidak memiliki definisi yang tepat itulah sebabnya ada berbagai algoritma clustering atau model cluster. Secara kasar, kedua jenis pengelompokannya keras dan lembut. Clustering keras berkaitan dengan memberi label objek hanya 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 dipastikan karena tidak tepatnya.

• Tidak diawasi

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

Apa itu klasifikasi?

Klasifikasi memerlukan penetapan label untuk situasi atau kelas yang ada; Oleh karena itu, istilah "klasifikasi". Misalnya, siswa yang menunjukkan karakteristik pembelajaran tertentu diklasifikasikan sebagai pelajar visual.

Klasifikasi juga dikenal sebagai "Teknik Pembelajaran Diawasi" di mana mesin belajar dari data yang sudah diberi label atau diklasifikasikan. Ini sangat berlaku dalam pengakuan pola, statistik, dan biometrik.

Karakteristik klasifikasi

• Menggunakan "classifier"

Untuk menganalisis data, classifier adalah algoritma yang ditentukan 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 output.

• Diawasi

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

Perbedaan antara pengelompokan 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 sebelumnya.

2. Penggunaan Set Pelatihan

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

3. Pelabelan

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

4. Sasaran

Kelompok pengelompokan objek dengan tujuan untuk mempersempit hubungan serta mempelajari informasi baru dari pola tersembunyi sementara klasifikasi berupaya menentukan kelompok eksplisit mana 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, clustering 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 membangun klasifikasi.

8. Ramalan

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

9. Kompleksitas

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

10. Jumlah algoritma yang mungkin

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

Clustering vs Klasifikasi: Tabel Membandingkan Perbedaan Antara Clustering dan Klasifikasi

Ringkasan tentang pengelompokan dan klasifikasi

• Analisis pengelompokan dan klasifikasi sangat digunakan dalam proses penambangan data.
• Teknik -teknik ini diterapkan dalam berbagai ilmu yang penting dalam menyelesaikan masalah global.
• Sebagian besar, pengelompokan berkaitan dengan data yang tidak diawasi; Dengan demikian, tidak berlabel sedangkan klasifikasi bekerja dengan data yang diawasi; dengan demikian, diberi label. Ini adalah salah satu alasan utama mengapa pengelompokan tidak memerlukan set pelatihan saat klasifikasi melakukannya.
• Ada lebih banyak algoritma yang terkait dengan klasifikasi dibandingkan dengan pengelompokan.
• Clustering berupaya memverifikasi bagaimana data serupa atau berbeda satu sama lain sementara klasifikasi berfokus pada penentuan "kelas" atau grup data. Ini membuat proses pengelompokan lebih fokus pada kondisi batas dan analisis klasifikasi lebih rumit dalam arti bahwa itu melibatkan lebih banyak tahapan.