Pengertian Metode K-mean Clustering data mining | Download |Tips/Trik
A.Pengertian
Algoritma K-means clustering merupakan salah satu metode data clustering non-hirarki yang mengelompokan data dalam bentuk satu atau lebih Cluster/Kelompok.
Dalam K-Means clustering terdapat 2 jenis Klasifikasi yaitu:
Supervised classification
Unsupervised classification
Clustering dapat dianggap yang paling penting dalam masalah unsupervised learning.
B. Metode Metode Clustering
Ada beberapa metode atau model untuk melakukan clustering, antara lain :
Model connectivity
Model centroid
Model density
Model subspace
Model Group
Model graph based
Algoritma k-means merupakan model centroid. Model centroid adalah model yang menggunakan centroid untuk membuat cluster.
Centroid adalah "titik tengah" suatu cluster. Centroid berupa nilai. Centroid digunakan untuk menghitung jarak suatu objek data terhadap centroid.
Suatu objek data termasuk dalam suatu cluster jika memiliki jarak terpendek terhadap centroid cluster tersebut..
C. Peng Aplikasian
Clustering algoritma dapat diterapkan dalam berbagai bidang,misalnya:
E. Trans Formasi Data
Metode K-Means Clustering hanya bisa mengolah data dalam bentuk angka, maka untuk data yang berbentuk nominal harus di Inisialisasikan terlebih dahulu dalam bentuk angka. Langkahnya adalah :
Urutkan data berdasarkan frekuensi kemunculannya.
Inisialisasikan data tersebut mulai dari data tertinggi dengan nilai 1, kemudian data selanjutnya 2, 3 dan Seterusnya.
Untuk Referensi Yang lebih jelas silahkan download di bawah ini:
PPT dan contoh Penerapan K-mean Clustering
PPT yang lengkap nya yaitu file dengan nama "data mining"
-------------------------------------- BUDAYAKAN MEMBACA -----------------------------------------------
Sekian...............................!
Algoritma K-means clustering merupakan salah satu metode data clustering non-hirarki yang mengelompokan data dalam bentuk satu atau lebih Cluster/Kelompok.
Dalam K-Means clustering terdapat 2 jenis Klasifikasi yaitu:
Supervised classification
Unsupervised classification
Clustering dapat dianggap yang paling penting dalam masalah unsupervised learning.
B. Metode Metode Clustering
Ada beberapa metode atau model untuk melakukan clustering, antara lain :
Model connectivity
Model centroid
Model density
Model subspace
Model Group
Model graph based
Algoritma k-means merupakan model centroid. Model centroid adalah model yang menggunakan centroid untuk membuat cluster.
Centroid adalah "titik tengah" suatu cluster. Centroid berupa nilai. Centroid digunakan untuk menghitung jarak suatu objek data terhadap centroid.
Suatu objek data termasuk dalam suatu cluster jika memiliki jarak terpendek terhadap centroid cluster tersebut..
C. Peng Aplikasian
Clustering algoritma dapat diterapkan dalam berbagai bidang,misalnya:
- Perpustakaan
- Biologi
- Industri
- Pemasaran
- Asuransi
- Perencanaan kota
- Dll
- Menentukan jumlah K Cluster
- Banyaknya cluster harus lebih kecil dari pada banyakya data (k < n)
- Menentukan nilai centroid
- Dalam menentukan nilai centroid bisa dilakukan dengan berbagai cara. Namun yang paling sering dilakukan adalah dengan cara random atau acak.
- Menghitung jarak antara titik centroid dengan titik tiap objek
E. Trans Formasi Data
Metode K-Means Clustering hanya bisa mengolah data dalam bentuk angka, maka untuk data yang berbentuk nominal harus di Inisialisasikan terlebih dahulu dalam bentuk angka. Langkahnya adalah :
Urutkan data berdasarkan frekuensi kemunculannya.
Inisialisasikan data tersebut mulai dari data tertinggi dengan nilai 1, kemudian data selanjutnya 2, 3 dan Seterusnya.
Untuk Referensi Yang lebih jelas silahkan download di bawah ini:
PPT dan contoh Penerapan K-mean Clustering
PPT yang lengkap nya yaitu file dengan nama "data mining"
-------------------------------------- BUDAYAKAN MEMBACA -----------------------------------------------
Sekian...............................!
Pengertian Metode K-mean Clustering data mining | Download |Tips/Trik
Reviewed by ego oktafanda
on
June 29, 2018
Rating:
No comments