j balla photography 6wmFPgnd  Q unsplash
j balla photography 6wmFPgnd Q unsplash

Algoritma untuk Penambangan Aturan Asosiasi

Posted on

Penambangan aturan asosiasi adalah teknik analisis data yang digunakan untuk mengidentifikasi pola dalam data. Tujuan dari teknik ini adalah untuk menemukan hubungan antar item yang tidak langsung terlihat. Ini dapat dilakukan dengan mencari aturan yang mengatur perilaku data, atau dengan menemukan hubungan antara berbagai jenis data.

Ada banyak algoritma berbeda yang dapat digunakan untuk penambangan aturan asosiasi, dan masing-masing memiliki kekuatan dan kelemahannya sendiri. Pada artikel ini, kami akan memperkenalkan dua algoritma paling populer – algoritma k-means dan algoritma Bayesian. Kami juga akan menunjukkan kepada Anda cara menggunakan algoritme ini untuk menjelajahi kumpulan data, dan membahas beberapa manfaat dan kekurangan masing-masing.

Apa itu Penambangan Aturan Asosiasi?

Association Rule Mining (ARM) adalah teknik data mining yang dapat digunakan untuk menemukan pola dalam kumpulan data yang besar. Tujuan ARM adalah untuk mengidentifikasi semua aturan yang ada dalam data, dan kemudian menemukan semua contoh terkait dari aturan tersebut. Ini dapat dilakukan dengan menggunakan berbagai algoritma, termasuk algoritma Hunt dan Greedy.

Jenis Aturan Asosiasi

Saat menambang aturan asosiasi, Anda mungkin menemukan dua jenis aturan:1. Asosiasi aturan langsung – Aturan pertama dalam daftar selalu dikaitkan dengan yang kedua.2. Asosiasi aturan tidak langsung – Aturan pertama dalam daftar dikaitkan dengan aturan kedua hanya jika aturan pertama benar dan aturan ketiga salah. Asosiasi aturan langsung lebih mudah ditemukan karena lebih dapat diprediksi. Namun, asosiasi aturan tidak langsung bisa lebih kuat karena memungkinkan aturan yang lebih kompleks. Untuk menemukan asosiasi aturan langsung, mulailah dengan membuat tabel dari semua kemungkinan pasangan aturan dan nilai terkaitnya. Untuk setiap pasangan aturan, kolom A akan menampung ID aturan pertama dan kolom B akan menyimpan nilai terkaitnya. Misalnya, berikut adalah tabel yang berisi asosiasi aturan langsung antara “A” dan “B”:ID A B 1 A 1 2 B 2 3 A 3 4 B 4 5 A 5 6 B 6 7 A 7 8 B 8 9 A 9 10 B 10 11 A 11 12 B 12 13 A 13 14 B 14 15 A 15 16 B 16 17 A 17 18 B 18 19 A 19 20 B 20 21 A 21 22 B 22 23 A 23 24 B 24 25 A 25 26 B 26 27 A 27 28 B 28 29 A

Algoritma untuk Penambangan Aturan Asosiasi

Aturan asosiasi penambangan adalah masalah optimasi yang populer dalam penambangan data. Algoritma penambangan aturan asosiasi dapat diklasifikasikan menurut jenis pencarian yang mereka lakukan: pencarian heuristik, pencarian terbaik-pertama, dan pencarian grafik.

Kesimpulan

Pada artikel ini, kita akan membahas beberapa algoritma yang biasa digunakan untuk penambangan aturan asosiasi. Kami akan mulai dengan memperkenalkan konsep pohon keputusan dan kemudian beralih ke berbagai jenis algoritma yang dapat digunakan untuk tugas ini. Terakhir, kami akan memberikan ikhtisar tentang cara menjalankan algoritme ini dan menjelajahi beberapa contoh dunia nyata. Saya harap Anda menemukan artikel ini bermanfaat!