[LAST CALL!] BANGKITKAN SKILL DATA SAMPAI SUKSES BERKARIR
BELAJAR DATA SCIENCE 6 BULAN CUMA 127 RIBU  | Pakai Kode: DQBANGKIT
KLAIM PROMONYA!
Pendaftaran ditutup dalam 0 Hari 18 Jam 55 Menit 4 Detik 

Algoritma Clustering Data Science Terupdate 2022

Belajar Data Science di Rumah 24-Januari-2022
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/0e50abb87f39572b22bbca3547433d26_x_Thumbnail800.jpg

Dalam dunia data science ada berbagai algoritma yang digunakan untuk menyelesaikan banyak permasalahan. Salah satunya adalah algoritma clustering. Algoritma machine learning ini adalah algoritma yang bertujuan untuk mengelompokkan titik-titik data berdasarkan persamaannya. Secara teori, titik-titik data yang berada dalam kelompok yang sama harus memiliki sifat atau karakteristik yang serupa, sedangkan titik-titik yang berada pada kelompok yang berbeda harus memiliki sifat atau karakteristik yang sangat berbeda. 

Clustering adalah metode unsupervised learning yang banyak digunakan di berbagai bidang. Dalam bidang data science, kita menggunakan analisis clustering untuk mendapatkan beberapa insight berharga. Dalam ilmu machine learning, ada banyak sekali algoritma clustering yang bisa digunakan untuk berbagai tujuan dan berbagai jenis data. Jenis algoritmanya pun sangat beragam, mulai dari algoritma yang sangat sederhana hingga algoritma yang sangat kompleks. Pada artikel kali ini kita akan membahas berbagai algoritma clustering pada dunia data science. 


1. Algoritma K-Means Clustering

K-Means clustering adalah algoritma clustering yang paling terkenal. Algoritma ini banyak diajarkan di kelas-kelas statistik dasar dan data science. Keuntungan algoritma ini adalah mudah dipelajari dan sederhana karena pada dasarnya algoritma ini hanya menghitung jarak tiap data ke titik pusat cluster. Namun demikian, algoritma K-Means clustering tetap memiliki kelemahan, yaitu kita perlu menentukan jumlah clusternya terlebih dahulu. Selain itu, algoritma K-Means ini juga dimulai dengan pemilihan acak pusat cluster dan dapat menghasilkan cluster yang berbeda saat merun data. Oleh karena itu, hasil clustering ini kurang konsisten.


Baca juga : Belajar Data Science Secara Otodidak? Berikut langkah-langkahnya!


2. Algoritma Means Shift Clustering

Algoritma means shift clustering adalah algoritma berbasis sliding-window yang akan mengidentifikasi area titik yang padat. Algoritma clustering ini adalah algoritma berbasis centroid, sehingga tujuan dari algoritma ini adalah untuk menemukan titik pusat dari setiap cluster. Berbeda dengan algoritma sebelumnya, algoritma ini tidak perlu memilih jumlah cluster karena algoritma ini secara otomatis dapat menemukan jumlah cluster optimal. 

3. Algoritma Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise (DBSCAN)

Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise atau disingkat  dengan  DBSCAN adalah algoritma clustering berbasis kepadatan yang mirip dengan mean-shift hanya saja sedikit lebih baik dari algoritma sebelumnya. DBSCAN memiliki beberapa keuntungan, antara lain tidak perlu menentukan jumlah cluster di awal, dapat mengidentifikasi outlier sebagai noise, dan pembentukan cluster dengan ukuran dan bentuk yang bermacam-macam. Kelemahan dari algoritma ini adalah tidak bekerja dengan baik ketika cluster memiliki kepadatan yang bervariasi karena pengaturan ambang jarak dan minimum poin.

4. Algoritma Expectation–Maximization (EM) Clustering using Gaussian Mixture Models (GMM)

Kelemahan utama dari algoritma K-Means adalah penggunaan nilai rata-rata untuk pusat cluster. Terkadang, perhitungan ini bukan cara terbaik untuk menentukan cluster. Cluster tidak bisa menangani cluster dengan radius berbeda yang berpusat pada rata-rata yang sama. K-Means tidak bisa menangani masalah ini karena nilai rata-rata dari cluster sangat berdekatan. Oleh karena itu, kita bisa menggunakan algoritma  Expectation–Maximization (EM) Clustering using Gaussian Mixture Models (GMM) untuk menyelesaikan permasalahan tersebut. Algoritma ini memiliki dua kelebihan utama, pertama GMM jauh lebih fleksibel dalam hal kovarians. Keuda, GMM menggunakan probabilitas sehingga dapat memiliki beberapa cluster per titik data. Jadi jika sebuah titik data berada di tengah-tengah dua cluster yang saling tumpang tindih, kita dapat dengan mudah mengidentifikasi kelasnya dengan membandingkan persentasenya.


Baca juga : Mulai Belajar Data Science GRATIS bersama DQLab selama 1 Bulan Sekarang!


5. Belajar Data Science Bersama DQLab

Selain algoritma clustering, dalam data science masih banyak jenis-jenis algoritma yang lainnya. Data science merupakan bidang ilmu yang mengkombinasikan pemahaman teori dengan praktik. Jadi, selain harus memahami teori-teori dalam machine learning, kita juga harus menguasai pengaplikasian teori-teori tersebut baik menggunakan tools tertentu maupun jenis data yang berbeda-beda. Yuk pelajari berbagai algoritma data science bersama DQLab! Klik button di bawah ini untuk mengakses berbagai algoritma data science dan nikmati modul gratis ‘Introduce to Data Science’ untuk mengenal basic data science.


Penulis: Galuh Nurvinda K

Editor: Annissa Widya Davita

Postingan Terkait

Sign Up & Mulai Belajar Gratis di DQLab!