Pada kesempatan kali ini, kita akan membahas salah satu konsep penting dalam machine learning, yaitu clustering. Jika sebelumnya kita sudah belajar tentang klasifikasi dan decision tree, dimana data dipetakan ke dalam kategori yang sudah di kenal, clustering mengambil pendekatan yang berbeda. Dalam artikel ini, kita akan menjelaskan apa itu clsutering, mengenal salah satu metode yang populer yaitu K-Means, serta membahas kapan dan mengapa kita harus menggunakan clustering dalam proyek machine learning.
Apa Itu Clustering?
Clustering adalah teknik dalam machine learning yang digunakan untuk mengelompokkan data yang mirip satu sama lain ke dalam satu kelompok atau "cluster" yang sama, tanpa label yang sudah ditentukan sebelumnya. Dalam klasifikasi, kita memiliki data yang sudah diberi label, seperti "Spam" atau "Tidak Spam" dalam kasus filter email. Namun, dalam clustering, kita tidak memiliki label ini. Algoritma clustering akan mencari pola dalam data dan membaginya menjadi kelompok - kelompok yang berbeda.
Bayangkan kita memiliki keranjang penuh buah-buahan, tetapi kita tidak tahu apa jenis buahnya. Clustering bertugas untuk mengelompokan buah-buahan yang mirip berdasarkan karakteristik mereka, misalnya berdasarkan ukuran atau warna. Hasilnya bisa berupa kelompk "apel","jeruk", dan "pisang" yang di pisahkan berdasarkan ciri-cirinya.
K-Means: Algoritma Clustering Populer
Salah satu metode clustering yang paling banyak digunakan adalahK-Means. Algoritma ini bekerja dengan membagi data menjadi K kelompok. "K" disini adalah jumlah cluster yang ingin kita buat. Lalu bagaimana cara kerjanya? Secara sederhana, berikut langkah-langkahnya:
- Menentukan Jumlah Cluster (K):Â Sebelum memulai, kita harus menentukan berapa jumlah cluster yang di inginkan.
- Memilih Centroids Secara Acak:Â Algoritma akan memilih titik awal yang disebut centroids, yang nantinya akan menjadi pusat dari tiap cluster
- Mengelompokan Data Ke Centroid Terdekat:Â Setiap data akan dihitung jaraknya dengan centroid yang ada, dan dimasukan ke cluster dengan centroid terdekat.
- Memperbaharui Centroid:Â Setelah semua data dikelompkan, centroid akan diperbarui berdasarkan rata-rata dari data dalam cluster tersebut.
- Ulangi Langkah 3 dan 4:Â Proses ini diulang sampai tidak ada perubahan besar lagi, atau cluster sudah stabil.
Contoh Sederhana K-Means:Â
Bayangkan kita ingin mengelompokkan pengunjung bioskop berdasarkan usia dan frekuensi kunjungan. Data yang kita miliki adalah usia (20,23,25,28,30,35,40) dan frekuensi kunjungan per bulan (3 kali, 5 kali, 2 kali, 6 kali, 4 kali, 7 kali, 9 kali). Dengan K-Means, kita bisa membagi mereka ke dalam beberapa kelompok berdasarkan kemiripan dalam kedua variabel ini.
Kapan Harus Menggunakan Clustering?
Clsutering cocok digunakan dalam berbagai situasi, terutama ketika kita ingin mengeksplorasi data atau mencari pola tersembunyi. Beberapa contohnya adalah:Â
- Segmentasi Pasar:Â Mengelompokan pelanggan berdasarkan perilaku belanja atau preferensi produk.
- Analisis Genetik: Mengelompokan gen-gen berdasarkan pola ekspresi.
- Analisis Dokumen: Mengelompokan artikel berita berdasarkan tema atau topik
Kelebihan dan Kelemahan Clustering
