### 3.6 Classification, Association, Clustering

Padasupervsied learning, kita memprediksi kelas berdasarkan _feature vector_
yang merepresentasikan suatu sampel ( _data_ /observasi). _Feature vector_ bisa
diibaratkan sebagai sifat-sifat atau keadaan yang diasosiasikan dengan kelas.
Pada _supervised learning_, setiap _feature vector_ berkorespondisi dengan kelas
tertentu. Mencari kelas yang berkorespondensi terhadap suatu _input_ disebutklasifikasi( _classification_ ).
Contoh klasifikasi adalah mengkategorikan
gambar buah (e.g. apel, jeruk, dsb). Sementara itu, apabila kita ingin mencari
hubungan antara satu atribut dan atribut lainnya, disebutassociation. Sebagai
contoh pada Tabel 3.1, apabila _outlook=sunny_, maka sebagian besar
_humidity=high_. Di lain pihak, pada _unsupervised learning_ tidak ada kelas
yang berkorespondensi; kita mengelompokkan data dengan sifat-sifat yang
mirip, disebut _clustering_. Contoh _clustering_ adalah pengelompokkan barang
di supermarket. Perlu kamu catat bahwa _unsupervised learning_ 6 = _clustering_.
_Clustering_ adalah salah satu _task_ pada _unsupervised learning_.
Pada Tabel 3.1, hanya ada dua kelas, klasifikasi data ini disebut binary
_classification_. Apabila kelas klasifikasi lebih dari dua ( _mutually exclusive_ ),
disebut _multi-class classification_. Apabila kelas-kelas tersebut
tidak bersifat _mutually exclusive_, maka kita melakukan _multi-label classification_.
Mohon bedakan antara _multi-label classification_ danmultilevel/ _hierarchical_
_classification_. Pada _multi-level/hierarchical classification_,
pertama-tama kita melakukan klasifikasi untuk suatu kelas generik, lalu

(^5) https://en.wikipedia.org/wiki/Feature_selection
(^6) [http://scikit-learn.org/stable/modules/feature_selection.html](http://scikit-learn.org/stable/modules/feature_selection.html)


46 3 Data Analytics

dilanjutkan mengklasifikan data ke kelas yang lebih spesifik. Contohmultilevel
_classification_ adalah _kingdom_ (biologi), pertama diklasifikasikan ke _kingdom_
animalia, lalu lebih spesifiknya ke _phylum Vertebrata_, dst.Multi-label
_classification_ hanya proses klasifikasi ke dalam banyak “kelas” tanpa tinjauan
hirarkis.
_Multi-class classification_ yang telah dijelaskan sebelumnya disebut juga
sebagai _hard classification_, artinya apabila data diklasifikasikan ke kelas tertentu,
maka tidak mungkin data berada di kelas lainnya (ya atau tidak).
_Multi-label classification_ bersifat lebih _soft_, karena dapat mengklasifikasikan
ke beberapa kelas, misal data X memiliki masuk ke kategori kelas A, B dan
C sekaligus (dengan nilai probabilitas masing-masing).

