K-means merupakan salah satu algoritma clustering. Tujuan algoritma ini yaitu untuk membagi data menjadi beberapa kelompok. Algoritma ini menerima masukan berupa data tanpa label kelas. Hal ini berbeda dengan supervised learning yang menerima masukan berupa vektor (ÂxÂ1 , y1) , (ÂxÂ2 , y2) , …, (ÂxÂi , yi), di mana xi merupakan data dari suatu data pelatihan dan yi merupakan label kelas untuk xi.
Pada algoritma pembelajaran ini, komputer mengelompokkan sendiri data-data yang menjadi masukannya tanpa mengetahui terlebih dulu target kelasnya[1]. Pembelajaran ini termasuk dalam unsupervised learning. Masukan yang diterima adalah data atau objek dan k buah kelompok (cluster) yang diinginkan. Algoritma ini akan mengelompokkan data atau objek ke dalam k buah kelompok tersebut. Pada setiap cluster terdapat titik pusat (centroid) yang merepresentasikan cluster tersebut. (Wikipedia)
Seperti yang saya kutip dari mbah wikipedia diatas, K-Means sering digunakan untuk data mining. Algoritma ini bersifat asosiatif, yaitu mengelompokkan data yang hampir mendekati dengan titik pusat atau centroid yang dijadikan sebagai jarak. Kata lainnya algoritma K-Means melakukan pengelompokkan atau clustering berbasiskan jarak yang membagi data ke dalam sejumlah kelompok atau cluster. Selain itu, algoritma ini hanya dapat bekerja pada data yang berupa numerik/angka. Saya tidak akan menjelaskan langkah-langkah algoritmanya, karena di internet dan blog lainnya sudah banyak yang membahas secara lengkap. Disini saya cuma ingin membagikan contoh penerapan aplikasinya ke dalam bahasa pemrograman php.
Berikut screenshotnya :
K-means dapat digunakan untuk mengelompokkan data sebelum menerapkan teknik analisis data lainnya, K-means dapat digunakan untuk terlebih dahulu mengelompokkan data ke dalam cluster-cluster. Kemudian teknik analisis data hanya perlu diterapkan pada centroid dari setiap cluster sehingga lebih efisien dalam hal penggunaan waktu dan ruang. dan sekian dulu untuk artikel tentang Algoritma K-means Clustering, mudah-mudahan artikel ini bermanfaat.
Price Program : Rp. 100.000 ,
Post By : NUR WAHID | Ilmu Komputer dan Pendidikan
Terimah Kasih telah membaca artikel Penerapan Algoritma K-means Clustering (PHP, MySQL, JpGraph). Yang ditulis oleh NUR WAHID .Pada hari Minggu, 21 Oktober 2018. Jika anda ingin sebarluaskan artikel ini, mohon sertakan sumber link asli. Kritik dan saran dapat anda sampaikan melalui kotak komentar. Trimakasih
0 Komentar
