Perbezaan utama antara pengelompokan dan klasifikasi adalah bahawa pengelompokan adalah teknik pembelajaran tanpa pengawasan yang mengelompokkan contoh yang serupa berdasarkan ciri-ciri sedangkan klasifikasi adalah teknik pembelajaran yang diawasi yang memberikan tag yang ditentukan sebelumnya kepada contoh berdasarkan ciri.
Walaupun pengelompokan dan klasifikasi nampaknya merupakan proses yang serupa, ada perbedaan di antara mereka berdasarkan maknanya. Dalam dunia perlombongan data, pengelompokan dan klasifikasi adalah dua jenis kaedah pembelajaran. Kedua-dua kaedah ini mencirikan objek menjadi satu kumpulan mengikut satu atau lebih ciri.
KANDUNGAN
1. Gambaran Keseluruhan dan Perbezaan Utama
2. Apa itu Pengelompokan
3. Apa itu Klasifikasi
4. Perbandingan Berdampingan - Penggabungan vs Pengelasan dalam Bentuk Jadual
5. Ringkasan
Apa itu Penggabungan?
Penggabungan adalah kaedah mengelompokkan objek sedemikian rupa sehingga objek dengan ciri serupa dapat disatukan, dan objek dengan ciri yang berbeda akan terpisah. Ini adalah teknik biasa untuk analisis data statistik untuk pembelajaran mesin dan perlombongan data. Analisis dan generalisasi data eksploratori juga merupakan bidang yang menggunakan pengelompokan.
Gambar 01: Pengelompokan
Pengelompokan tergolong dalam perlombongan data yang tidak diawasi. Ini bukan satu algoritma khusus, tetapi merupakan kaedah umum untuk menyelesaikan sesuatu tugas. Oleh itu, adalah mungkin untuk mencapai pengelompokan menggunakan pelbagai algoritma. Algoritma kluster dan parameter yang sesuai bergantung pada set data individu. Ini bukan tugas automatik, tetapi ia adalah proses penemuan berulang. Oleh itu, adalah perlu untuk mengubah pemprosesan data dan pemodelan parameter sehingga hasilnya mencapai sifat yang diinginkan. K-means clustering dan Hierarchical clustering adalah dua algoritma pengelompokan biasa dalam perlombongan data.
Apa itu Pengelasan?
Klasifikasi adalah proses pengkategorian yang menggunakan set data latihan untuk mengenali, membezakan dan memahami objek. Klasifikasi adalah teknik pembelajaran yang diselia di mana terdapat satu set latihan dan pemerhatian yang ditentukan dengan betul.
Gambar 02: Pengelasan
Algoritma yang menerapkan klasifikasi adalah pengklasifikasi sedangkan pemerhatian adalah contohnya. Algoritma K-Nearest Neighbor dan algoritma pohon keputusan adalah algoritma klasifikasi yang paling terkenal dalam perlombongan data.
Apakah Perbezaan Antara Pengelompokan dan Pengelasan?
Pengelompokan adalah pembelajaran tanpa pengawasan sementara Klasifikasi adalah teknik pembelajaran yang diselia. Ia mengelompokkan contoh yang serupa berdasarkan ciri-ciri sedangkan klasifikasi menetapkan tag yang ditentukan kepada contoh berdasarkan ciri. Penggabungan membahagikan kumpulan data menjadi subset untuk mengelompokkan contoh dengan ciri yang serupa. Ia tidak menggunakan data berlabel atau set latihan. Sebaliknya, kategorikan data baru mengikut pemerhatian set latihan. Set latihan dilabelkan.
Tujuan pengelompokan adalah untuk mengelompokkan sekumpulan objek untuk mencari apakah ada hubungan antara mereka, sedangkan klasifikasi bertujuan untuk mencari kelas mana objek baru tergolong dari kumpulan kelas yang telah ditentukan.
Ringkasan - Penggabungan vs Pengelasan
Pengelompokan dan klasifikasi kelihatan serupa kerana kedua-dua algoritma perlombongan data membahagikan kumpulan data menjadi subset, tetapi mereka adalah dua teknik pembelajaran yang berbeza, dalam perlombongan data untuk mendapatkan maklumat yang dapat dipercayai dari koleksi data mentah. Perbezaan antara pengelompokan dan klasifikasi adalah bahawa pengelompokan adalah teknik pembelajaran tanpa pengawasan yang mengelompokkan kejadian serupa berdasarkan ciri-ciri sedangkan klasifikasi adalah teknik pembelajaran yang diawasi yang memberikan tag yang ditentukan sebelumnya kepada keadaan berdasarkan ciri.
Gambar Kesopanan:
1. "Cluster-2 ″ oleh Cluster-2.gif: karya terbitan hellisp: (Domain Awam) melalui Wikimedia Commons 2." Magnetisme "oleh John Aplessed - Karya sendiri. (Domain Awam) melalui Wikimedia Commons
