Posted by Klasifikasi dan clustering adalah dua metode yang sama-sama digunakan untuk mengkategorikan objek ke dalam satu atau lebih kelas berdasarkan fitur yang ada di dalam dataset.
Dalam menganalisis data, tentunya kita berharap akan menemukan informasi dari data tersebut bukan? Kita pasti akan memikirkan, mau diapakan data ini? Metode apa yang sesuai digunakan dengan data ini untuk dapat menyelesaikan masalah?
Dalam klasifikasi misalnya, ada label yang telah ditentukan sebelumnya untuk setiap baris data. Nantinya, jika ada data baru akan dikategorikan ke dalam label-label tadi.
Namun sebaliknya, dalam clustering tidak ada label yang ditentukan. Nah, apa lagi perbedaan antara klasifikasi dan clustering ?
Berdasarkan jenisnya
Seperti yang kita tahu bahwa ada dua jenis pembelajaran machine learning, yaitu supervised learning dan unsupervised learning.
Klasifikasi termasuk ke dalam jenis supervised learning karena sangat bergantung pada kesesuaian antara input (variable atau fitur data) dan output (kelas target / label) pada dataset yang diberikan.
Baca juga: Cara Mengambil Nama Kolom di Dataframe
Sedangkan clustering termasuk ke dalam jenis unsupervised learning, dimana hasil pengkategorian / pengelompokkan ditentukan bukan berdasarkan label melainkan berdasarkan kriteria tertentu, misalnya tingkat kemiripan antar fitur.
Dasar pengkategorian
Seperti yang telah kita singgung di atas, perbedaan mendasar dari klasifikasi dan clustering terletak pada ada atau tidaknya label kelas.
Jika suatu dataset memiliki kelas target / label, artinya kita dapat menerapkan metode klasifikasi untuk dataset tersebut. Label akan menjadi patokan pengelompokkan data.
Baca juga: Apa Itu Bias dan Variance di Machine Learning?
Misalnya dalam suatu dataset ada dua label yaitu A dan B, maka seluruh data nantinya dikelompokkan hanya menjadi kelompok A atau B.
Namun jika suatu dataset tidak memiliki kelas target / label, berarti yang dapat kita terapkan adalah metode clustering. Lalu bagaimana cara pengelompokkannya jika tidak memiliki label ?
Algoritma clustering akan mengelompokkan data berdasarkan kemiripan fitur-fiturnya.
Berdasarkan kebutuhannya
Karena klasifikasi memiliki label, maka diperlukan data latih (training set) dan data uji (testing set) untuk memverifikasi model yang dibuat.
Sementara itu, clustering tidak membutuhkan data latih dan data uji. Jadi data yang ada tidak perlu dibagi dua untuk data latih dan data uji melainkan langsung seluruhnya digunakan untuk pemodelan.
Baca juga: Mengenal Konsep Algoritma Support Vector Machine (SVM)
Berdasarkan kompleksitasnya
Berdasarkan kompleksitasnya, klasifikasi lebih kompleks dibandingkan dengan clustering karena ada banyak proses yang dilakukan dalam klasifikasi, seperti adanya pembagian dataset, validasi dan evaluasi model.
Sementara itu, clustering hanya melakukan pengelompokkan data.
Algoritma yang digunakan
Algoritma yang digunakan tentunya berbeda untuk klasifikasi dan clustering. Algoritma yang populer untuk klasifikasi di antaranya Logistic Regression, Support Vector Machine (SVM), K-Nearest Neighbors (KNN), Naïve Bayes Classifier, dan lain-lain.
Sementara itu, clustering menggunakan algoritma-algoritma yang berbeda dari klasifikasi di antaranya yaitu K-Means, Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise (DBSCAN), dan sebagainya.
Itulah 5 perbedaan klasifikasi dan clustering.
Semoga bermanfaat..
Jika Anda yang sedang belajar data science atau mengolah data dengan bahasa pemrograman Python namun masih suka bingung menulis kode Python-nya, kami telah menyusun Paket E-modul Data Science dengan Python yang didesain khusus untuk pemula dengan penjelasan bahasa Indonesia yang lengkap untuk setiap blok kode-nya. Dapatkan sekarang juga dengan klik di sini!
