Penerapan Data Mining Dengan Metode Clustering

Penerapan Data Mining Dengan Metode Clustering

Data Mining Dengan Metode Clustering – Cluster adalah sekelompok objek milik kelas yang sama. Dengan kata lain, objek yang serupa dikelompokkan dalam satu cluster, dan objek yang berbeda dikelompokkan dalam cluster lain.

Apa itu Metode Clustering dalam Data Mining?

Metode Clustering adalah mengelompokkan kumpulan objek tertentu sesuai dengan karakteristiknya dan menggabungkannya sesuai dengan kesamaannya. Dalam hal data mining, metodologi ini menerapkan kombinasi algoritma untuk mempartisi data, yang paling cocok untuk menganalisis informasi yang diperlukan.

Poin yang perlu diingat

  • Sekelompok objek data dapat dianggap sebagai kelompok.
  • Saat melakukan analisis klaster, pertama-tama kita membagi kumpulan data ke dalam grup berdasarkan kesamaan data, dan kemudian menetapkan label ke grup tersebut.
  • Keuntungan utama dari pengelompokan atas klasifikasi adalah dapat beradaptasi dengan perubahan dan membantu memilih fitur berguna yang membedakan kelompok yang berbeda.
Penerapan Data Mining Dengan Metode Clustering

Algoritma Clustering di Data Mining

Menurut model cluster yang baru-baru ini dijelaskan, beberapa cluster dapat membagi informasi menjadi kumpulan data.

Harus dikatakan bahwa setiap metode memiliki kelebihan dan kekurangannya sendiri. Pilihan algoritma tergantung pada atribut dan sifat dari kumpulan data.

Persyaratan Metode Clustering di Data Mining

Poin-poin berikut menjelaskan mengapa pengelompokan diperlukan dalam data mining:

  • Skalabilitas: Membutuhkan algoritma pengelompokan yang sangat terukur untuk menangani database besar.
  • Kemampuan menangani berbagai jenis atribut: Algoritma harus dapat diterapkan pada semua jenis data, seperti data berbasis interval (angka), data kategorikal, dan data biner.
  • Penemuan cluster dengan bentuk atribut: Algoritma clustering harus mampu mendeteksi cluster dengan bentuk arbitrer. Mereka tidak boleh dibatasi pada jarak yang memudahkan untuk menemukan kelompok kecil bola.
  • Dimensi Tinggi: Algoritma clustering berdimensi tinggi seharusnya tidak hanya mampu menangani data berdimensi rendah, tetapi juga ruang berdimensi tinggi.
  • Kemampuan untuk menangani data yang bising (noise): Basis data berisi data yang bising, hilang, atau salah. Beberapa algoritma sensitif terhadap data tersebut dan dapat menyebabkan kualitas pengelompokan yang buruk.
  • Interpretability: Hasil pengelompokan harus diinterpretasikan, dipahami dan digunakan.
Baca Juga:  Pengenalan Data Mining/Penambangan Data

Metode pengelompokan dalam penambangan data

Metode clustering dapat dibagi menjadi beberapa kategori berikut:

1. Metode berbasis partisi

Algoritma partisi membagi data menjadi banyak himpunan bagian.

Mari kita asumsikan bahwa algoritma partisi membangun sebuah partisi dari data dan n objek yang ada dalam database. Oleh karena itu, setiap bagian akan diwakili oleh n.

2. Metode berbasis Hirarki

Metode ini membuat dekomposisi hierarkis dari kumpulan objek data tertentu. Kita dapat mengklasifikasikan metode hierarkis menurut pembentukan dekomposisi hierarkis.

3. Metode berbasis kepadatan

Metode ini didasarkan pada gagasan kepadatan. Ide dasarnya adalah untuk terus menumbuhkan cluster tertentu selama kepadatan di lingkungan melebihi ambang batas tertentu, yaitu, untuk setiap titik data dalam cluster tertentu, radius cluster yang diberikan harus berisi setidaknya jumlah titik minimum.

4. Metode berbasis centroid

Vektor nilai mereferensikan hampir setiap cluster dalam teknik clustering ini. Dibandingkan dengan kelompok lain, setiap objek merupakan bagian dari kelompok dengan selisih nilai terkecil. Jumlah grup harus ditentukan terlebih dahulu, yang merupakan masalah terpenting dalam algoritma tersebut. Metode ini paling dekat dengan subjek pengenalan dan banyak digunakan untuk masalah optimasi. contohnya adalah Algoritme K-Means

5. Metode Berbasis Grid

Metode berbasis kisi bekerja di ruang objek alih-alih membagi data menjadi kisi-kisi. Grid dibagi sesuai dengan karakteristik data. Dengan menggunakan metode ini, data non-digital mudah dikelola. Urutan data tidak mempengaruhi partisi grid. Keuntungan penting dari model berbasis grid ini adalah menyediakan kecepatan eksekusi yang lebih cepat.

6. Metode berbasis model

Dalam metode ini, model diasumsikan untuk setiap cluster untuk menemukan data yang paling sesuai dengan model yang diberikan. Metode ini menempatkan cluster dengan mengelompokkan fungsi kepadatan.

Baca Juga:  Proses dan Teknik Data Mining

Kesimpulannya

Metode Clustering sangat penting dalam data mining dan analisis. Pada artikel ini, kita telah melihat bagaimana menyelesaikan pengelompokan dengan menerapkan berbagai algoritma pengelompokan dan realisasinya dalam kehidupan nyata.

Be the first to comment

Leave a Reply

Your email address will not be published.


*