Mengklasifikasikan Algoritma pada Data Mining

Sebelumnya, kita telah membahas tentang apa itu data mining, apa itu data, bagaimana mengetahui data, dan proses yang Anda ikuti dengan Knowledge Discovery in Databases (KDD). Kami juga menyebutkan metode yang biasa digunakan dalam data mining, seperti klasifikasi, pengelompokan, prediksi, dan asosiasi.

Pembahasan kali ini kita akan membahas mengenai pengklasifikasian algoritma pada data mining, sebelum itu kita harus mengetahui apa yang dimaksud dengan pengklasifikasian.

Jadi, klasifikasi atau classification pada data mining adalah salah satu bagian dari metode yang terdapat pada data mining, yang dimana merupakan metode atau cara  data mining. Klasifikasi adalah suatu cara atau metode untuk mengklasifikasikan data dan menetapkan suatu algoritma ke suatu kriteria atau kelompok yang sesuai dengan keterkaitannya atas data yang dimiliki dalam hal ini data sampel.

Kemudian, algoritma klasifikasi ini juga terbagi menjadi beberapa macam bagian, antara lain sebagai berikut:

1. Metode Decision Tree, yang dimana metode klasifikasinya menggunakan algoritma dengan cara membuat sebuah keputusan kedalam bentuk struktur pohon yang terdiri dari beberapa hal  yang akan menjadi kemungkinan hasilnya, namun memiliki konsekuensi ataupun resiko. Metode ini diantaranya seperti : C4.5, Credal C4, Credal DT, Adaptative Credal C4.5 , CART dan ID3.

2. Metode Naive Bayes, merupakan salah satu metode yang digunakan untuk data - data dalam kualifikasi yang tinggi karena mempunyai kemampuan untuk mepercepat proses dan lebih mudah digunakan, karena dalam penggunaanya tidak menggunakan teknik optimalisasi yang numerik.

3. Metode K-Nearest Neighbor ( KNN ), metode ini merupakan salah satu metode yang di gunakan untuk mengklasifikasi sebuah data kedalam bentuk gambar atau picture melalui sebuah merek atau label jadi metode ini mengklasifikasikan data sesuai dari objek baru data tersebut. Disini K-Means berbeda dengan KNN. K-Means lebih sering digunakan untuk Clustering sedangkan KNN di gunakan untuk klasifikasi.

4. Linear Discriminant Analysis ( LDA ) , yaitu salah satu metode yang digunakan untuk mengklasifikasi data dengan cara mengelompokkan data kedalam beberapa kelompok dengan kata lain melakukan pengekestrakan karakteristik data dari tingkat yang tinggi ke tingkat yang lebih rendah dalam satu kesatuan.

5. Lalu ada Logistic Regression ( LogR ), yang dimana metode ini merupakan salah satu metode yang digunakan untuk mengklasifikasikan data dengan cara melakukan analisis data menggunakan konsep statistika yang berarti kita dapat mengetahui atau memprediksi terlebih dahulu mengenai hasil yang akan di dapatkan apabila terdapat beberapa kategori yang harus diklasifikasikan antara beberapa data agar dapat lebih akurat dan jelas sebagai upaya pertimbangan sebelum mengambil keputusan.