Data Mining
Apa itu algoritma K-Mean? Apa tujuaannya? Berikut ini adalah penjelasannya
Algoritma K-Means merupakan salah satu algoritma teknik clustering yang dimulai dengan pemilihan secara acak K, yang merupakan banyaknya cluster yang ingin dibentuk dari data yang akan di kluster. K-Means Clustering adalah salah satu “unsupervised machine learning algorithms” yang paling sederhana dan populer .Tujuan dari algoritma ini adalah untuk menemukan grup dalam data, dengan jumlah grup yang diwakili oleh variabel K. Variabel K sendiri adalah jumlah cluster yang kita inginkan. Untuk memproses data algoritma K-means Clustering , data dimulai dengan kelompok pertama centroid yang dipilih secara acak, yang digunakan sebagai titik awal untuk setiap cluster, dan kemudian melakukan perhitungan berulang (berulang) untuk mengoptimalkan posisi centroid.
Proses ini berhenti atau telah selesai dalam mengoptimalkan cluster ketika:
Algoritma K-Means merupakan salah satu algoritma teknik clustering yang dimulai dengan pemilihan secara acak K, yang merupakan banyaknya cluster yang ingin dibentuk dari data yang akan di kluster. K-Means Clustering adalah salah satu “unsupervised machine learning algorithms” yang paling sederhana dan populer .Tujuan dari algoritma ini adalah untuk menemukan grup dalam data, dengan jumlah grup yang diwakili oleh variabel K. Variabel K sendiri adalah jumlah cluster yang kita inginkan. Untuk memproses data algoritma K-means Clustering , data dimulai dengan kelompok pertama centroid yang dipilih secara acak, yang digunakan sebagai titik awal untuk setiap cluster, dan kemudian melakukan perhitungan berulang (berulang) untuk mengoptimalkan posisi centroid.
Proses ini berhenti atau telah selesai dalam mengoptimalkan cluster ketika:
- Centroid telah stabil — tidak ada perubahan dalam nilai-nilai mereka karena pengelompokan telah berhasil.
- Jumlah iterasi yang ditentukan telah tercapai.
Komentar
Posting Komentar