Klustering

Klustering

Kluster merupakan sekelompok entitas yang memiliki kemiripan dan memiliki perbedaan dengan entitas dari kelompok lain. Klustering di definisikan suatu kumpulan dari keseluruhan cluster. Algoritma Clustering berfungsi untuk memisah/ memecah/ mensegmentasi data ke dalam sejumlah kelompok (cluster) menurut karakteristik tertentu. Sebuah proses yang terotomatisasi yang berguna dalam mengelompokkan suatu data yang terkait. Data yang terkait dikelompokkan dalam suatu kelompok yang memiliki nilai atribut yang sama. 

Menurut struktur kelompok, clustering dapat dibedakan menjadi dua, yaitu: 

  1. Hierarchial 

Mengelompokkan data dengan membuat suatu hirarki berupa dendogram dimana data yang mirip akan ditempatkan pada hirarki yang berdekatan dan yang tidak pada hirarki yang berjauhan, metode ini dikelompokkan menjadi dua, yaitu:

  1. Agglomerative Clustering (Bottom-Up)

Agglomerative melakukan proses clustering dari N cluster menjadi satu kesatuan cluster, dimana N adalah jumlah data.

  1. Divisive Clustering (Top-Down)

Divisive melakukan proses clustering dari dari satu cluster menjadi N cluster, dimana N adalah jumlah data.

  1. Partitioning

Mengelompokkan datapoint kedalam k klaster tanpa struktur hirarki. ( Xu & Wunsch, 2009). Metode ini membagi set data ke dalam sejumlah kelompok yang tidak saling overlap antara satu kelompok dengan kelompok lainnya, artinya setiap data hanya menjadi satu kelompok, termasuk dalam metode ini adalah K-Means dan DBSCAN.

 

K-Means Clustering

Metode yang membagi data ke dalam cluster sehingga data yang memiliki karakteristik yang sama dikelompokkan ke dalam satu cluster yang sama dan data yang mempunyai karakteristik yang berbeda dikelompokkan ke dalam kelompok lain. Tujuan dari data clustering ini adalah untuk meminimalisasikan variasi di dalam suatu cluster dan memaksimalisasikan variasi antar cluster.

 

Ingin tahu lebih lanjut tentang klustering yang masuk dalam ranah data mining? Gabung segera ke prodi Informatika Universitas Alma Ata. Ayo buruan tunggu apa lagi, klik link dibawah ini : …..

0 Comments

Leave a reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *

*