Perbedaan antara pengelompokan dan klasifikasi

Itu perbedaan utama Antara pengelompokan dan klasifikasi adalah itu Clustering adalah teknik pembelajaran yang tidak diawasi yang mengelompokkan contoh serupa berdasarkan fitur sedangkan klasifikasi adalah teknik pembelajaran yang diawasi yang memberikan tag yang telah ditentukan sebelumnya untuk contoh berdasarkan fitur.

Meskipun pengelompokan dan klasifikasi tampaknya merupakan proses yang serupa, ada perbedaan di antara mereka berdasarkan artinya. Di dunia penambangan data, pengelompokan dan klasifikasi adalah dua jenis metode pembelajaran. Kedua metode ini mengkarakterisasi objek ke dalam grup dengan satu atau lebih fitur.

ISI

1. Ikhtisar dan Perbedaan Utama
2. Apa itu pengelompokan
3. Apa itu klasifikasi
4. Perbandingan Berdampingan - Klasifikasi Clustering VS dalam bentuk tabel
5. Ringkasan

Apa itu pengelompokan?

Clustering adalah metode pengelompokan objek sedemikian. Ini adalah teknik umum untuk analisis data statistik untuk pembelajaran mesin dan penambangan data. Analisis dan generalisasi data eksplorasi juga merupakan area yang menggunakan clustering.

Gambar 01: Clustering

Clustering milik penambangan data tanpa pengawasan.  Ini bukan algoritma spesifik tunggal, tetapi ini adalah metode umum untuk menyelesaikan tugas. Oleh karena itu, dimungkinkan untuk mencapai pengelompokan menggunakan berbagai algoritma. Algoritma dan pengaturan parameter cluster yang sesuai tergantung pada set data individual. Ini bukan tugas otomatis, tetapi ini merupakan proses penemuan yang berulang. Oleh karena itu, perlu untuk memodifikasi pemrosesan data dan pemodelan parameter sampai hasilnya mencapai properti yang diinginkan. K-Means Clustering dan Clustering Hierarkis adalah dua algoritma pengelompokan umum dalam penambangan data.

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 set pelatihan dan pengamatan yang ditentukan dengan benar tersedia.

Gambar 02: Klasifikasi

Algoritma yang mengimplementasikan klasifikasi adalah classifier sedangkan pengamatan adalah contoh. Algoritma tetangga k-nearest dan algoritma pohon keputusan adalah algoritma klasifikasi paling terkenal dalam penambangan data.

Apa perbedaan antara pengelompokan dan klasifikasi?

Clustering adalah pembelajaran tanpa pengawasan saat klasifikasi adalah teknik pembelajaran yang diawasi. Ini mengelompokkan contoh serupa berdasarkan fitur sedangkan klasifikasi menetapkan tag yang telah ditentukan sebelumnya untuk contoh berdasarkan fitur. Pengelompokan membagi dataset menjadi subset untuk mengelompokkan instance dengan fitur serupa. Itu tidak menggunakan data berlabel atau satu set pelatihan. Di sisi lain, mengkategorikan data baru sesuai dengan pengamatan set pelatihan. Set pelatihan diberi label.

Tujuan pengelompokan adalah untuk mengelompokkan serangkaian objek untuk menemukan apakah ada hubungan di antara mereka, sedangkan klasifikasi bertujuan untuk menemukan objek baru kelas mana dari set dari set kelas yang telah ditentukan sebelumnya.

Ringkasan -Clustering vs Klasifikasi

Clustering dan klasifikasi dapat tampak serupa karena kedua algoritma penambangan data membagi data yang disetel menjadi himpunan bagian, tetapi mereka adalah dua teknik pembelajaran yang berbeda, dalam penambangan data 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 serupa berdasarkan fitur sedangkan klasifikasi adalah teknik pembelajaran yang diawasi yang memberikan tag yang telah ditentukan sebelumnya untuk contoh berdasarkan fitur.

Gambar milik: