Perbezaan utama antara pengelompokan dan pengelasan ialah pengelompokan ialah teknik pembelajaran tanpa seliaan yang menghimpunkan kejadian serupa berdasarkan ciri manakala pengelasan ialah teknik pembelajaran diselia yang memberikan teg pratakrif kepada kejadian berdasarkan ciri.
Walaupun pengelompokan dan pengelasan kelihatan seperti proses yang serupa, terdapat perbezaan antara proses tersebut berdasarkan maknanya. Dalam dunia perlombongan data, pengelompokan dan pengelasan adalah dua jenis kaedah pembelajaran. Kedua-dua kaedah ini mencirikan objek ke dalam kumpulan dengan satu atau lebih ciri.
Apakah Pengelompokan?
Penghimpunan ialah kaedah mengelompokkan objek sedemikian rupa sehingga objek dengan ciri yang serupa disatukan dan objek yang mempunyai ciri yang berbeza akan terpisah. Ia adalah teknik biasa untuk analisis data statistik untuk pembelajaran mesin dan perlombongan data. Analisis dan generalisasi data penerokaan juga merupakan bidang yang menggunakan pengelompokan.
Rajah 01: Pengelompokan
Pengkelompokan tergolong dalam perlombongan data tanpa pengawasan. Ia bukan satu algoritma khusus, tetapi ia adalah kaedah umum untuk menyelesaikan tugas. Oleh itu, adalah mungkin untuk mencapai pengelompokan menggunakan pelbagai algoritma. Algoritma kluster dan tetapan parameter yang sesuai bergantung pada set data individu. Ia bukan tugas automatik, tetapi ia adalah proses penemuan berulang. Oleh itu, adalah perlu untuk mengubah suai pemprosesan data dan pemodelan parameter sehingga hasilnya mencapai sifat yang dikehendaki. Pengelompokan K-means dan Pengelompokan Hierarki ialah dua algoritma pengelompokan biasa dalam perlombongan data.
Apakah Pengelasan?
Pengkelasan ialah proses pengkategorian yang menggunakan set latihan data untuk mengecam, membezakan dan memahami objek. Pengelasan ialah teknik pembelajaran yang diselia di mana set latihan dan pemerhatian yang ditakrifkan dengan betul tersedia.
Rajah 02: Klasifikasi
Algoritma yang melaksanakan pengelasan ialah pengelas manakala pemerhatian ialah kejadian. Algoritma K-Nearest Neighbor dan algoritma pepohon keputusan ialah algoritma pengelasan yang paling terkenal dalam perlombongan data.
Apakah Perbezaan Antara Pengelompokan dan Pengelasan?
Pengkelompokan ialah pembelajaran tanpa pengawasan manakala Pengelasan ialah teknik pembelajaran yang diselia. Ia menghimpunkan kejadian serupa berdasarkan ciri manakala pengelasan menetapkan teg yang dipratentukan kepada kejadian berdasarkan ciri. Pengelompokan memisahkan set data kepada subset untuk mengumpulkan kejadian dengan ciri yang serupa. Ia tidak menggunakan data berlabel atau set latihan. Sebaliknya, kategorikan data baharu mengikut pemerhatian set latihan. Set latihan dilabelkan.
Matlamat pengelompokan adalah untuk mengumpulkan set objek untuk mencari sama ada terdapat sebarang perhubungan di antara mereka, manakala pengelasan bertujuan untuk mencari kelas mana objek baharu milik daripada set kelas yang telah ditetapkan.
Ringkasan – Pengelompokan lwn Klasifikasi
Pengkelompokan dan pengelasan mungkin kelihatan serupa kerana kedua-dua algoritma perlombongan data membahagikan set data kepada subset, tetapi ia adalah dua teknik pembelajaran yang berbeza, dalam perlombongan data untuk mendapatkan maklumat yang boleh dipercayai daripada koleksi data mentah. Perbezaan antara pengelompokan dan pengelasan ialah pengelompokan ialah teknik pembelajaran tanpa seliaan yang mengumpulkan tika yang serupa berdasarkan ciri manakala pengelasan ialah teknik pembelajaran terselia yang memberikan teg yang dipratentukan kepada tika berdasarkan ciri.
Imej Ihsan:
1.”Kluster-2″ oleh Kluster-2.gif: karya terbitan hellisp: (Domain Awam) melalui Wikimedia Commons 2.”Magnetisme” oleh John Aplessed – Kerja sendiri. (Domain Awam) melalui Wikimedia Commons
