Buat Akun DQLab & Akses Kelas Data Science Python, R, dan Excel GRATIS
 SIGN UP  

Algoritma Machine Learning, Kenali Jenis-Jenis Algoritma Clustering Data

Belajar Data Science di Rumah 12-Agustus-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/9c6e1ddf490a74ecb2ad5fb67566bdc0_x_Thumbnail800.jpg

Salah satu jenis algoritma pada Machine Learning adalah Unsupervised Learning. Seperti yang pernah dibahas di artikel lainnya, Machine Learning tanpa data maka tidak akan bisa bekerja. Oleh sebab itu, hal yang pertama kali perlu disiapkan adalah data. Unsupervised Learning adalah salah satu tipe algoritma Machine Learning yang digunakan untuk menarik kesimpulan dari dataset. Metode ini hanya akan mempelajari suatu data berdasarkan kedekatannya saja atau yang biasa disebut dengan Clustering.

Analisis Clustering merupakan salah satu kegiatan analisis data yakni klasifikasi atau pengelompokan data ke dalam beberapa kategori atau cluster. Obyek-obyek atau data yang dikelompokkan ke dalam suatu grup memiliki ciri-ciri yang sama berdasarkan kriteria tertentu. Ingin tahu jenis jenis algoritma yang dimiliki Algoritma Clustering? Yuk, simak pembahasan berikut!


1. Definisi Clustering 


Clustering merupakan salah satu metode Unsupervised Learning yang bertujuan untuk melakukan pengelompokan data berdasarkan kemiripan atau jarak antar data. Clustering memiliki karakteristik dimana anggota dalam satu cluster memiliki kemiripan yang sama atau jarak yang sangat dekat, sementara anggota antar cluster memiliki kemiripan yang sangat berbeda atau jarak yang sangat jauh. Menurut Tan et al., dalam bukunya yang berjudul Introduction to Data Mining, metode Clustering dibagi menjadi dua jenis, yaitu Hierarchical Clustering dan Partitional Clustering.


Baca juga : 3 Jenis Algoritma Machine Learning yang Dapat Digunakan di Dunia Perbankan


2. Hierarchical Clustering


Metode pembentukan cluster biasanya dikategorikan menurut tipe dari struktur cluster yang dihasilkan. Secara umum metode klaster terbagi menjadi dua, yaitu metode Non-Hierarchical Clustering (Partitional Clustering) dan Hierarchical Clustering. Metode Hierarchical Clustering merupakan salah satu metode yang dapat digunakan untuk pengelompokan terhadap fitur produk. Metode pengelompokan ini biasanya digunakan apabila belum ada informasi jumlah kelompok yang akan dipilih. Arah pengelompokan terbagi menjadi dua sifat, divise (top to down) dan agglomerative (bottom up). Hierarchical Clustering diperlukan untuk menghitung nilai ukuran kesamaan atau kedekatan fitur produk. Beberapa metode dalam Hierarchical Clustering yaitu single linkage, complete linkage, average linkage, dan ward's minimum variance.


3. Partitional Clustering

Algoritma Partitional Clustering menghasilkan berbagai partisi dan kemudian mengevaluasinya dengan beberapa kriteria. Algoritma ini juga disebut sebagai nonhierarkis karena setiap contoh ditempatkan tepat di salah satu dari k cluster yang saling eksklusif. Karena hanya satu set cluster adalah output dari algoritma pengelompokan partikular yang khas, pengguna diharuskan untuk memasukkan jumlah cluster yang diinginkan (biasanya disebut k). Salah satu algoritma pengelompokan partisi yang paling umum digunakan adalah algoritma pengelompokan K-Means. Algoritma cluster K-Means akan menetapkan anggota berdasarkan pusat saat sebelumnya dan pusat perkiraan ulang berdasarkan anggota sebelumnya. Kedua langkah ini diulang sampai fungsi obyektifitas antar-klaster dioptimalkan. Oleh karena itu, inisialisasi yang masuk akal dari pusat adalah faktor yang sangat penting dalam memperoleh hasil yang berkualitas dari algoritma pengelompokan parsial.


4. Perbedaan Hierarchical dan Non-Hierarchical Clustering

Hierarchical dan Partitional Clustering memiliki perbedaan utama dalam waktu berjalan, asumsi, parameter input dan cluster yang dihasilkan. Biasanya, algoritma Partitional Clustering lebih cepat daripada Hierarchical Clustering. Hierarchical Clustering hanya membutuhkan ukuran kesamaan, sedangkan Partitional Clustering membutuhkan asumsi yang lebih kuat seperti jumlah cluster dan pusat awal. Hierarchical Clustering tidak memerlukan parameter input apa pun, sementara Partitional Clustering membutuhkan jumlah cluster untuk mulai berjalan. Hierarchical Clustering menghasilkan pembagian klaster yang jauh lebih bermakna dan subyektif, tetapi Partitional Clustering menghasilkan kluster k yang tepat. 


Baca juga :Yuk Ketahui 3 Jenis Algoritma Artificial Intelligence di Dunia Industri


5. Terapkan Algoritma Machine Learning dengan Belajar bersama DQLab Sekarang!

Di era Big Data ini, Machine Learning merupakan salah satu teknologi yang paling diminati. Hal ini menyebabkan meningkatnya minat belajar Machine Learning. Karena sebagian besar menggunakan data berukuran besar, maka metode yang digunakan pun tidak sembarangan dan perlu keahlian untuk mengaplikasikan metode tersebut. Ingin mempelajari bermacam jenis algoritma Machine Learning? Terapkan ilmunya sekarang dengan bergabung bersama platform belajar online DQLab! Selain bisa meningkatkan ilmu data yang dimiliki, kamu juga bisa membangun portofolio datamu di DQLab guna mempersiapkan dirimu berkarir di industri data. 

 

 

Penulis : Salsabila Miftah Rezkia

Editor : Annissa Widya Davita


Sign Up & Mulai Belajar Gratis di DQLab!