Perbedaan Clustering dan Klasifikasi

Clustering dan klasifikasi adalah dua metode utama dalam machine learning, namun memiliki perbedaan mendasar dalam pendekatan dan tujuannya. Clustering merupakan teknik unsupervised learning, sedangkan klasifikasi termasuk dalam supervised learning.

Tujuan dan Metode

Clustering bertujuan untuk menemukan kelompok atau pola tersembunyi dalam data tanpa label, sementara klasifikasi berusaha memetakan data ke dalam label yang telah ditentukan sebelumnya. Clustering menggunakan algoritma seperti K-means atau DBSCAN, sedangkan klasifikasi menggunakan algoritma seperti decision tree, SVM, atau naive bayes.

Penggunaan dan Contoh

Clustering banyak digunakan untuk segmentasi pasar, analisis citra, dan pengelompokan dokumen. Sementara itu, klasifikasi digunakan untuk deteksi spam, diagnosis medis, dan pengenalan wajah.

Tantangan dan Evaluasi

Evaluasi hasil clustering lebih sulit karena tidak ada kebenaran mutlak, sedangkan klasifikasi dapat dievaluasi dengan metrik seperti akurasi, presisi, dan recall. Perbedaan mendasar ini membuat kedua metode digunakan untuk masalah yang berbeda dalam dunia data.