Clustering vs Klasifikasi: Perbedaan Antara Clustering & Klasifikasi

pengantar

Algoritma Machine Learning umumnya dikategorikan berdasarkan jenis variabel output dan jenis masalah yang perlu ditangani. Algoritma ini secara garis besar dibagi menjadi tiga jenis yaitu Regression, Clustering, dan Classification. Regresi dan Klasifikasi adalah jenis algoritma pembelajaran yang diawasi sedangkan Clustering adalah jenis algoritma yang tidak diawasi.

Ketika variabel output kontinu, maka itu adalah masalah regresi sedangkan ketika mengandung nilai diskrit, itu adalah masalah klasifikasi. Algoritma clustering umumnya digunakan ketika kita perlu membuat cluster berdasarkan karakteristik titik data. Artikel ini berfokus pada pengenalan singkat tentang pengelompokan, klasifikasi, dan daftar beberapa perbedaan di antara keduanya.

Klasifikasi

Klasifikasi adalah jenis algoritma pembelajaran mesin yang diawasi. Untuk setiap input yang diberikan, algoritma klasifikasi membantu dalam prediksi kelas variabel output. Ada beberapa jenis klasifikasi seperti klasifikasi biner, klasifikasi multi-kelas, dll. Itu tergantung pada jumlah kelas dalam variabel output.

Jenis algoritma Klasifikasi

Regresi Logistik : – Merupakan salah satu model linier yang dapat digunakan untuk klasifikasi. Ini menggunakan fungsi sigmoid untuk menghitung probabilitas suatu peristiwa tertentu terjadi. Ini adalah metode yang ideal untuk klasifikasi variabel biner.

K-Nearest Neighbors (kNN) : – Menggunakan metrik jarak seperti jarak Euclidean, jarak Manhattan, dll. untuk menghitung jarak satu titik data dari setiap titik data lainnya. Untuk mengklasifikasikan output, dibutuhkan suara mayoritas dari k tetangga terdekat dari setiap titik data.

Pohon Keputusan : – Ini adalah model non-linier yang mengatasi beberapa kelemahan dari algoritma linier seperti regresi Logistik. Ini membangun model klasifikasi dalam bentuk struktur pohon yang mencakup node dan daun. Algoritma ini melibatkan beberapa pernyataan if-else yang membantu memecah struktur menjadi struktur yang lebih kecil dan akhirnya memberikan hasil akhir. Hal ini dapat digunakan untuk regresi serta masalah klasifikasi.

Hutan Acak : – Ini adalah metode pembelajaran ensemble yang melibatkan banyak pohon keputusan untuk memprediksi hasil dari variabel target. Setiap pohon keputusan memberikan hasilnya sendiri. Dalam kasus masalah klasifikasi, dibutuhkan suara mayoritas dari beberapa pohon keputusan untuk mengklasifikasikan hasil akhir. Dalam kasus masalah regresi, dibutuhkan rata-rata dari nilai yang diprediksi oleh pohon keputusan.

Naive Bayes : – Ini adalah algoritma yang didasarkan pada teorema Bayes. Diasumsikan bahwa setiap fitur tertentu tidak tergantung pada penyertaan fitur lainnya. yaitu Mereka tidak berkorelasi satu sama lain. Ini umumnya tidak bekerja dengan baik dengan data yang kompleks karena asumsi ini karena di sebagian besar kumpulan data terdapat semacam hubungan antara fitur.

Support Vector Machine : – Mewakili titik data dalam ruang multidimensi. Titik-titik data ini kemudian dipisahkan ke dalam kelas-kelas dengan bantuan hyperplanes. Ini memplot ruang n-dimensi untuk jumlah n fitur dalam dataset dan kemudian mencoba membuat hyperplanes sehingga membagi titik data dengan margin maksimum.

Baca: Contoh Umum Data Mining.

Aplikasi

• Deteksi Spam Email.
• Pengenalan wajah.
• Mengidentifikasi apakah pelanggan akan churn atau tidak.
• Persetujuan Pinjaman Bank.

Kekelompokan

Clustering adalah jenis algoritma pembelajaran mesin tanpa pengawasan. Digunakan untuk mengelompokkan titik-titik data yang memiliki karakteristik yang mirip dengan cluster. Idealnya, titik-titik data dalam klaster yang sama harus menunjukkan sifat yang serupa dan titik-titik dalam klaster yang berbeda harus seberbeda mungkin.

Pengelompokan dibagi menjadi dua kelompok - pengelompokan keras dan pengelompokan lunak. Dalam hard clustering, titik data ditugaskan ke salah satu cluster saja sedangkan dalam soft clustering, ini memberikan kemungkinan kemungkinan titik data berada di masing-masing cluster.

Jenis algoritma Clustering

K-Means Clustering : – Ini menginisialisasi jumlah k cluster yang telah ditentukan sebelumnya dan menggunakan metrik jarak untuk menghitung jarak setiap titik data dari centroid setiap cluster. Ini menetapkan titik data ke dalam salah satu k cluster berdasarkan jaraknya.

Agglomerative Hierarchical Clustering (Pendekatan Bottom-Up) : – Ini menganggap setiap titik data sebagai sebuah cluster dan menggabungkan titik-titik data ini berdasarkan metrik jarak dan kriteria yang digunakan untuk menghubungkan cluster-cluster ini.

Pembagian Hierarki Clustering (Pendekatan Top-Down) : – Ini menginisialisasi dengan semua titik data sebagai satu cluster dan membagi titik data ini berdasarkan metrik jarak dan kriteria. Pengelompokan Agglomerative dan Divisive dapat direpresentasikan sebagai dendrogram dan jumlah cluster yang akan dipilih dengan mengacu pada yang sama.

DBSCAN (Density-based Spatial Clustering of Applications with Noise) : – Ini adalah metode clustering berbasis kepadatan. Algoritma seperti K-Means bekerja dengan baik pada cluster yang cukup terpisah dan membuat cluster yang berbentuk bola. DBSCAN digunakan ketika data dalam bentuk arbitrer dan juga kurang sensitif terhadap outlier. Ini mengelompokkan titik data yang memiliki banyak titik data tetangga dalam radius tertentu.

OPTICS (Ordering Points to Mengidentifikasi Clustering Structure) : – Ini adalah jenis lain dari metode pengelompokan berbasis kepadatan dan serupa dalam prosesnya dengan DBSCAN kecuali bahwa ia mempertimbangkan beberapa parameter lagi. Tetapi ini lebih kompleks secara komputasi daripada DBSCAN. Selain itu, ini tidak memisahkan titik data ke dalam cluster, tetapi menciptakan plot reachability yang dapat membantu dalam interpretasi pembuatan cluster.

BIRCH (Balance Iterative Reducing and Clustering using Hierarchies) : – Ini menciptakan cluster dengan menghasilkan ringkasan data. Ini bekerja dengan baik dengan kumpulan data besar karena pertama-tama merangkum data dan kemudian menggunakan yang sama untuk membuat cluster. Namun, itu hanya dapat menangani atribut numerik yang dapat direpresentasikan dalam ruang.

Baca Juga: Algoritma Data Mining Yang Harus Anda Ketahui

Aplikasi

• Segmentasi basis konsumen di pasar.
• Analisis Jejaring Sosial.
• Segmentasi gambar.
• Sistem Rekomendasi.

Perbedaan Antara Clustering dan Klasifikasi

1. Jenis : – Pengelompokan adalah metode pembelajaran tanpa pengawasan sedangkan klasifikasi adalah metode pembelajaran terawasi.
2. Proses : – Dalam clustering, titik-titik data dikelompokkan menjadi cluster-cluster berdasarkan kemiripannya. Klasifikasi melibatkan mengklasifikasikan data input sebagai salah satu label kelas dari variabel output.
3. Prediksi : – Klasifikasi melibatkan prediksi variabel input berdasarkan bangunan model. Clustering umumnya digunakan untuk menganalisis data dan menarik kesimpulan darinya untuk pengambilan keputusan yang lebih baik.
4. Pemisahan data : – Algoritma klasifikasi membutuhkan data yang akan dipisah sebagai data pelatihan dan pengujian untuk memprediksi dan mengevaluasi model. Algoritma clustering tidak membutuhkan pemisahan data untuk penggunaannya.
5. Label Data : – Algoritma klasifikasi menangani data berlabel sedangkan algoritma pengelompokan menangani data yang tidak berlabel.
6. Tahapan : – Proses klasifikasi melibatkan dua tahap – Pelatihan dan Pengujian. Proses clustering hanya melibatkan pengelompokan data.
7. Kompleksitas : – Karena klasifikasi berurusan dengan jumlah tahapan yang lebih banyak, kompleksitas algoritma klasifikasi lebih tinggi daripada algoritma pengelompokan yang tujuannya hanya untuk mengelompokkan data.

Kesimpulan

Metodologi klasifikasi dan pengelompokan berbeda, dan hasil yang diharapkan dari algoritme mereka juga berbeda. Singkatnya, klasifikasi dan pengelompokan digunakan untuk mengatasi masalah yang berbeda. Artikel ini memberikan pengantar singkat untuk klasifikasi dan pengelompokan.

Kami juga membaca sedikit tentang berbagai jenis algoritma yang digunakan dalam setiap kasus bersama dengan beberapa aplikasi. Algoritme yang tercantum dalam artikel ini tidak lengkap. yaitu Ini bukan daftar lengkap dan ada banyak algoritma lain yang dapat digunakan untuk mengatasi masalah seperti itu.

Jika Anda penasaran untuk mempelajari ilmu data, lihat Diploma PG kami dalam Ilmu Data yang dibuat untuk para profesional yang bekerja dan menawarkan 10+ studi kasus & proyek, lokakarya praktis, bimbingan dengan pakar industri, 1-on-1 dengan industri mentor, 400+ jam pembelajaran dan bantuan pekerjaan dengan perusahaan-perusahaan top.