Jelaskan perbedaan klasifikasi dan klastering

Klasifikasi adalah pemprosesan untuk menemukan sebuah model atau fungsi yang menjelaskan dan mencirikan konsep atau kelas data, untuk kepentingan tertentu. sedangkan clustering digunakan untuk pengelompokkan data berdasarkan kemiripan pada objek data dan sebaliknya meminimalkan kemiripan terhadap kluster yang lain.

Apa bedanya algoritma clustering dengan algoritma classification?

Teknik klasifikasi digunakan untuk menemukan model untuk kepentingan tertentu. Sedangkan clustering merupakan teknik data mining untuk mengelompokkan data berdasarkan kemiripan. Tingkat akurasi pada masing masing teknik memiliki perbedaan dari setiap model yang dihasilkan.

Apakah algoritma rekursi merupakan klasifikasi algoritma?

Mengacu pada pengertian algoritma yang diuraikan di atas, dibawah ini merupakan klasifikasi algoritma diantaranya sebagai berikut: Rekursi dan Iterasi; Algoritma rekursi ini merupakan algoritma yang memanggil dirinya sendiri dengan secara berulang-ulang.

Bagaimana definisi algoritma?

Pendapat lain juga mengatakan definisi algoritma ini ialah suatu proses atau serangkaian aturan yang harus diikuti di dalam perhitungan atau operasi pemecahan masalah lainnya, terutama itu oleh komputer.

Apa yang merupakan algoritma Logical?

Logical; Algoritma logical ini merupakan suatu algoritma yang dapat memposisikan diri seperti logika deduksi yang terkontrol. Serial, Parallel, atau Terdistribusi; Algoritma serial ini merupakan suatu algoritma yang menjalankan satu instruksi saja.

Apakah algoritma merupakan hal umum untuk melakukan komputasi?

Andrey Andreyevich Markov (ahli matematika dari Rusia) menyatakan bahwa, pengertian algoritma ini merupakan hal umum untuk dipahami ialah sebagai suatu keputusan yang tepat untuk dapat mendefinisikan proses komputasi yang mengarahkan dari data awal hingga hasil yang diinginkan.

Dataset yang digunakan pada clustering tidak menampilkan class / target attribute, sedangkan dataset yang digunakan pada classification mutlak harus menampilkan class / target attribute.

Pengetahuan yang dihasilkan oleh metode clustering berupa cluster, sedangkan pengetahuan yang dihasilkan oleh metode classification berupa selain cluster (bisa Decision Tree, Ruleset, Weight pada BackPropagation, dan lain-lain).

Clustering dipakai ketika tidak diketahuinya bagaimana data harus dikelompokkan. Jumlah kelompok diasumsikan sendiri tanpa ditentukan terlebih dahulu. Keluaran pendekatan ini adalah data yang sudah dikelompokkan. Sedangkan classification, terdapat informasi mengenai bagaimana data tersebut dikelompokkan. Kemudian dilakukan training pada sistem dengan data yang sudah diberikan label (ke dalam kelompok manakah data tersebut dikelompokkan), selanjutnya sistem akan mengklasifikasikan data-data yang baru ke dalam kelompok yang ada. Tidak akan ada pertambahan kelompok.

Secara formal clustering di definisikan sebagai suatu proses unsupervised untuk mengelempokan data yang memiliki karakteristik tertentu yang sama. Sedangkan classification digolongkan dalam proses supervised.

Supervised classification didasarkan pada ide bahwa pengguna (user) dapat memilih sampel pixel – pixel dalam suatu citra yang merepresentasikan kelas-kelas khusus dan kemudian mengarahkan perangkat lunak pengolahan citra (image processing software) untuk menggunakan pilihan-pilihan tersebut sebagai dasar referensi untuk pengelompokkan pixel-pixel lainnya dalam citra tersebut. Wilayah pelatihan ( training area) dipilih berdasarkan pada pengetahuan dari pengguna ( the knowledge of the user). Sedangkan klasifikasi tak terawasi (unsupervised classifications) merupakan pengklasifikasian hasil akhirnya (pengelompokkan pixel-pixel dengan karakteristik umum) didasarkan pada analisis perangkat lunak (software anaysis) suatu citra tanpa pengguna menyediakan contoh-contoh kelas-kelas terlebih dahulu. Komputer menggunakan teknik-teknik tertentu untuk menentukan pixel mana yang mempunyai kemiripan dan bergabung dalam satu kelas tertentu secara bersamaan.

Itu perbedaan utama antara pengelompokan dan klasifikasi adalah itu pengelompokan adalah teknik pembelajaran tanpa pengawasan yang mengelompokkan contoh serupa berdasarkan fitur sedangkan klasifikasi adalah teknik pembelajaran yang diawasi yang menetapkan tag yang telah ditentukan sebelumnya ke contoh berdasarkan fitur.

Meskipun pengelompokan dan klasifikasi tampaknya merupakan proses yang serupa, ada perbedaan di antara keduanya berdasarkan maknanya. Dalam dunia data mining, clustering dan klasifikasi adalah dua jenis metode pembelajaran. Kedua metode ini mengkarakterisasi objek ke dalam kelompok dengan satu atau lebih fitur.

1. Ikhtisar dan Perbedaan Utama
2. Apa itu Clustering
3. Apa itu Klasifikasi
4. Perbandingan Berdampingan - Pengelompokan vs Klasifikasi dalam Bentuk Tabel
5. Ringkasan

Apa itu Clustering??

Clustering adalah metode pengelompokan objek sedemikian rupa sehingga objek-objek dengan fitur yang sama datang bersama-sama, dan objek dengan fitur yang berbeda terpisah. Ini adalah teknik umum untuk analisis data statistik untuk pembelajaran mesin dan penambangan data. Analisis dan generalisasi data eksplorasi juga merupakan area yang menggunakan pengelompokan.

Gambar 01: Clustering

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

Bedanya clustering dan klasifikasi?​

Perbedaan Association, Prediction, and Clustering

• Popular Articles

Ketersediaan data yang melimpah dan kebutuhan akan informasi sebagai pendukung pengambilan keputusan untuk membuat solusi bisnis, dan dukungan infrastruktur di bidang teknologi merupakan cikal bakal lahirnya teknologi data mining. Data mining merupakan teknologi yang sangat berguna untuk membantu menemukan informasi yang sangat dibutuhkan dari Gudang data. Data mining adalah kegiatan mengekstrak informasi atau pengetahuan penting dari suatu set data berukuran besar dengan menggunakan teknik tertentu. Data mining melibatkan penggunaan metode atau tool untuk mendeteksi pola dan melakukan suatu tugas prediksi. Dengan menggunakan data yang ada dan relevan, data mining membuat beberapa model untuk mengidentifikasi pola-pola diantara atribut-atribut yang ada di dalam dataset. Beberapa pola tersebut adalah bersifat deskriptif (menjelaskan saling-keterkaitan atau persamaan dan kesamaan diantara berbagai atribut tersebut), dan bersifat prediktif (meprediksi ‘value/hasil’ yang akan terjadi). Pendekatan yang digunakan dalam data mining adalah discovery-based dimana pencocokan pola (pattern matching) dan algorutma yang lain digunakan untuk menentukan relasi-relasi kunci dalam data yang dieksplorasi.

Empat jenis pola utama dalam data mining adalah association, predictions, clustering/segmentation and sequential relationship. Association adalah pengelompokkan hal yang biasanya terjadi bersamaan, misalnya 10 orang membeli susu kental manis, 5 orang dari 10 orang tersebut membeli keju lalu disimpulkan bahwa jika pelanggan membli susu kental manis ia juga akan membeli keju. Selanjutnya prediksi, menjelaskan sifat-sifat dasar kejadian di masa mendatang terhadap peristiwa-peristiwa tertentu berdasarkan apa yang telah terjadi misalnya prediksi harga saham dalma bentuk time series atau rentet waktu. Clustering adalah pengelompokkan hal-hal berdasarkan karakter-karakter yang sudah diketahui atau pengelompokkan data, hasil observasi ke dalam class yang mirip misalnya pengelompokkan konsumen berdasarkan demografis. Sequential relationship yaitu menemukan rangkaian-rangkaian peristiwa misalnya memprediksi seorang customer yang sudah dating untuk hair coloring rambut kemudian akan melakukan treatment untuk merawat rambutnya.

Jika dikelompokkan ke dalam 3 kategori utama adalah prediksi atau prediction, asosiasi atau association, dan clustering. Berdasarkan cara pola-pola tersebut diekstraksi dari data historis, metode dalam data mining bisa diklasifikasikan sebagai supervised maupun unsupervised. Supervised learning, data yang digunakan untuk pelatihan meliputi atribut-atribut deskriptif (misalnya variabel independent atau variabel decision) dan juga atribut class (misalnya variabel output atau variabel hasil). Unsupervised learning, data pelatihan hanya terdiri dari atribut deskriptif. Dalam supervised learning variable yang menjadi target ditentukan sedangkan dalam unsupervised learning variable yang menjadi target tidak ditentukan atau tidak ada.

Associations

Associations (asosiasi) atau ‘association rule learning in data mining’, adalah teknik yang sangat popular dan dikaji dengan baik sekali untuk menemukan hubungan yang menarik diantara berbagai variable dalam database yang sangat besar. Dalam konteks industri retail, ‘association rule mining’ seringkali disebut juga dengan ‘market-basket analysis’. Pada association rule ini tujuannya untuk mencari atribut yang muncul bersamaan dalam satu transaksi. Algoritma dalam asosiasi dilakukan untuk Analisa dengan konsep utama mencari produk mana yang dibeli bersamaan. Turunan dari ‘association rule mining’ yang paling umum digunakan adalah ‘link analysis’ dan ‘sequence analysis’ (analisa urutan aktivitas). Dengan ‘link analysis’, kaitan diantara banyak object yang menarik didapatkan secara otomatis, seperti hubungan antara halaman-halaman web. Dengan ‘sequence mining’, berbagai macam hubungan diteliti berdasarkan urutan kejadian untuk mengidentifikasi ‘associations’ terhadap waktu. Berbagai algorithma yang digunakan dalam ‘association rule mining’ meliputi algorithma Apriori yang sangat terkenal (dimana sekumpulan item yang sering muncul diidentifikasi) dan FP-Growth, OneR, ZeroR, dan Eclat.

Prediction

Prediction dianggap sebagai tindakan yang menjelaskan mengenai masa mendatang. Prediction tentunya berbeda dengan menebak secara sederhana, mempertimbangkan pengalaman, opini, dan informasi lainnya dalam melakukan peramalan. Istilah yang umumnya dikaitkan dengan ‘prediction’ adalah ‘forecasting’. Meskipun banyak orang yang percaya bahwa kedua istilah itu adalah sinonim, tetapi ada perbedaan tipis namun sangat penting diantara keduanya. ’Prediction’pada umumnya berbasis opini dan pengalaman, ‘forecasting’ berbasis data dan model. Dalam terminology data mining, ‘prediction’ dan ‘forecasting’ digunakan secara sinonim, dan istilah prediksi digunakan sebagai penyajian yang umum. Bergantung pada sifat alami yang akan diprediksikan, ‘prediction’ bisa disebut secara lebih spesifik sebagai ‘classification’ (dimana hal yang diprediksi, seperti ramalan esok, di beri label class misalnya ‘rainy’ or ‘sunny’) atau regresi (dimana hal yang diprediksi, misalnya suhu esok, adalah angka riil misalnya ‘65oF’).

Clustering

Clustering membagi sekumpulan hal (misalnya, objects, events, dll, yang disajikan di database) menjadi segment-segment berdasarkan karakteristik yang serupa. Berbeda dengan ‘classification’, di dalam ‘clustering’ label-label class tidaklah diketahui. Ketika algorithma terpilih memeriksa dataset, mengidentifikasi kesamaan berbagai hal berdasarkan karakteristik-karakteristik nya, saat itulah cluster-cluster dibuat. Setelah cluster-cluster yang ‘masuk akal’ didapatkan, maka bisa digunakan untuk mengklasifikasi dan menginterpretasikan data baru. Tujuan dari clustering adalah membuat kelompok-kelompok dimana anggota kelompok dalam setiap kelompok memiliki kemiripan yang maksimum dan anggota-anggota kelompok di kelompok lain memiliki kemiripan yang minimum. Teknik clustering yang paling banyak digunakan adalah ‘k-means’ (dari statistik) dan ‘self-organizing maps’ (dari machine learning), yang merupakan arsitektur jaringan syaraf yang unik yang dikembangkan oleh Kohonen (1982).

3 Jelaskan apa perbedaan dari klasifikasi dan clustering Jika dilihat data dataset yang digunakan?

Apa perbedaan klasifikasi dan prediksi?

Apa itu klasifikasi dalam data mining?

Apa itu Metode clustering?