pexels josh sorenson 1154504 scaled
pexels josh sorenson 1154504 scaled

Apa itu K-means? Bagaimana Cara Memilih K Untuk K-means?

Posted on

Dengan semakin populernya pembelajaran mesin, penting bagi para ilmuwan data untuk memahami berbagai algoritme dan model di luar sana. Dalam tutorial ini, kita akan melihat salah satu algoritma pembelajaran terawasi yang paling populer – K-means. Kami juga akan mengeksplorasi bagaimana Anda dapat memilih k yang tepat untuk algoritme ini.

Memperkenalkan K-means

K-means adalah algoritma pembelajaran mesin yang digunakan untuk mengelompokkan data. Ini sering digunakan dalam penambangan data dan aplikasi analitik prediktif, seperti segmentasi pelanggan atau rekomendasi produk. Algoritme mempartisi data menjadi subset K, di mana setiap subset diasumsikan sebagai satu set pengamatan yang unik. Kemudian, secara iteratif mencari solusi K-means terbaik untuk setiap subset.

Untuk memilih K terbaik untuk masalah yang diberikan, Anda harus terlebih dahulu memahami sifat-sifatnya. Berikut adalah beberapa poin penting yang perlu diingat:

  1. K-means agnostik terhadap jumlah cluster – dapat bekerja dengan sedikitnya dua atau sebanyak ratusan cluster.
  2. Algoritmenya berurutan – pertama-tama membuat serangkaian solusi awal, dan kemudian memperbaruinya berdasarkan input data.
  3. Solusi akhir biasanya ditemukan melalui proses berulang yang melibatkan eksplorasi solusi yang berbeda sampai ditemukan solusi yang meningkatkan perkiraan asli untuk akurasi keseluruhan.
  4. K-means dapat diterapkan pada kumpulan data numerik dan teks – artinya cukup fleksibel untuk sebagian besar domain aplikasi.

Cara Memilih K untuk K-means

K-means adalah algoritma pembelajaran mesin yang digunakan untuk membagi kumpulan data menjadi k grup. Hal ini mudah digunakan dan membutuhkan sejumlah kecil data. Namun, mungkin sulit untuk memilih nomor yang tepat untuk k.

Apa keuntungan menggunakan K-means?

K-means adalah algoritma pengelompokan populer yang digunakan dalam penambangan data dan pembelajaran mesin. K-means adalah algoritma sederhana dan cepat yang hanya membutuhkan beberapa parameter input. Manfaat menggunakan K-means termasuk kesederhanaan, kecepatan, dan kemampuannya untuk mempartisi data ke dalam cluster.

Ada beberapa keuntungan menggunakan K-means sebagai algoritma clustering. Pertama, K-means adalah algoritma yang sangat sederhana. Ini hanya membutuhkan tiga parameter input: jumlah cluster yang akan dibuat, jarak antara setiap anggota cluster, dan jumlah iterasi yang harus dilakukan. Kedua, K-means sangat cepat. Biasanya dapat berkumpul hanya dalam beberapa iterasi. Ketiga, K-means mampu mempartisi data ke dalam cluster dengan sangat efektif.

Cara menggunakan K-means dalam praktik

K-means adalah algoritma pembelajaran mesin yang populer untuk mengelompokkan data. Ini dapat digunakan untuk mempartisi dataset menjadi k cluster, di mana setiap cluster terdiri dari objek yang mirip satu sama lain. K-means kemudian dapat digunakan untuk menemukan himpunan koordinat terbaik untuk setiap objek di setiap cluster. Artikel ini akan memandu Anda melalui cara menggunakan K-means dalam praktik.

× Penutup! Postingan "Apa itu K-means? Bagaimana Cara Memilih K Untuk K-means?" ini diharapkan bisa membantu Anda yang tengah mencari jawaban topik Apa itu K-means? Bagaimana Cara Memilih K Untuk K-means? ini. Jika Anda menemukan ada kesalahan dalam informasi yang diberikan, harap gunakan fitur laporkan konten agar informasi tentang Apa itu K-means? Bagaimana Cara Memilih K Untuk K-means? yang disajikan menjadi lebih akurat.