Classification
Classification
memiliki tujuan untuk mengklasifikasikan suatu data ke dalam kelompok kelas
yang sudah ada. Tidak akan ada pembentukan kelompok baru. Dan biasanya
prosesnya supervised. Dalam arti ada training yang dilakukan.
Salah satu pendekatan
classification adalah pendekatan neural network. Dalam pendekatan ini, neural
network dilatih dengan menggunakan data yang sudah diketahui untuk
dimasukkan ke dalam kelompok data tertentu. Setelah pelatihan, prosesnya cukup
sederhana, yaitu dengan memasukkan data baru (yang tidak termasuk dalam data training)
ke dalam neural
network, lalu neural network akan memberikan informasi termasuk ke
dalam kelompok manakah data baru tersebut.
Contoh algoritma classification
adalah nearest centroid dan k-nearest neighbor.
Nearest centroid
Algoritmanya :
-
Menghitung centroid untuk setiap kelas
-
Menghitung
jarak antara test sample dan setiap kelas centroid
-
Memprediksi kelas dengan metode centroid
terdekat
K-nearest neighbor
K-nn (k
nearest neighbour). Dalam hal ini setiap data baru akan dibandingkan dengan data training.
Lalu 3 data training
terdekat (misalkan kita ambil k = 3) dengan data baru akan diambil. Misalkan ketiga
data tersebut masuk ke dalam kelompok 1, 2 dan 1, maka data baru tersebut
dimasukan ke dalam kelompok 1 (seperti voting, karena suara yang terbanyak adalah 1, maka
keputusannya adalah 1). Menggunakan prediksi dengan majority vote dengan jumlah
yang ganjil.
Clustering
Algoritma clustering merupakan
algoritma pengelompokkan sejumlah data ( N ) menjadi kelompok – kelompok data
tertentu ( cluster ). Objek data yang terletak didalam satu cluster harus
mempunyai kemiripan. Sedangkan yang tidak berada didalam satu cluster tidak
mempunyai kemiripan.
Jenisnya :
a. Hierarchical
Merepresentasikan
semua jarak dari setiap data. Hasilnya berupa 1 cluster yang besar dan
berbentuk herarchical tree.
Hierarchical ada
2 macam pendekatan yaitu agglomerative dan divisive
-
Agglomerative (buttom-up)
Agglomerative clustering merupakan suatu teknik
hierarki clustering yang menghasilkan suatu rangkaian penurunan jumlah cluster
pada setiap tahapan. Clustering yang terdapat pada setiap tahapan diperoleh
dari tahapan sebelumnya dengan cara menggabungkan 2 cluster yang mempunyai
kemiripan. Agglomerative clustering dapat dilakukan dengan menggunakan 2 cara
yaitu : teori matriks (matrix theory) dan teori grafik (graph theory).
Algoritmanya : Menandai setiap item pada clusternya
sendiri. Bergabung dengan cluster yang paling dekat. Estimasi kembali jarak
antar cluster. Ulang untuk data ke 1 sampai n.
-
Divisive (top-down)
Algoritma devisive berkebalikan arah dengan metode
agglomerative dimana algoritma ini menghasilkan suatu rangkain peningkatan
jumlah cluster pada setiap tahapan. Clustering yang terdapat pada setiap
tahapan diperoleh dari tahapan sebelumnya dengan cara memecah suatu cluster tunggal
menjadi 2 bagian.
b. Partitioning
Contohnya :
K-means clustering
Algoritmanya :
-
Tandai setiap item kelas pada 1 sampai k (secara
acak)
-
Untuk setiap kelas 1 sampai k
Hitung centroid (rata-rata K)
Hitung jarak antara centroid dan setiap item
-
Tandai setiap item yang terdekat dengan centroid
-
Ulangi sampai tidak ada item yang ditandai
kembali.
Perbedaan clustering dengan classification
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.
