Metode Clustering Dalam Data Mining

Metode Pengelompokan Data

Metode Clustering data mining merupakan suatu teknik penggalian data dengan cara menyusun data kedalam kelompok-kelompok data atau clusters. Metode algoritma clustering dalam data mining dapat digunakan untuk menemukan cluster-cluster data secara alami yang berasal dari data yang digali atau diteliti menggunakan rumus dari data mining. Masih ingatkah anda pada pelajaran SD tentang pelajaran matematika teori himpunan ? 

8 Metode Algoritma Clustering Data Mining

1. Algoritma K-means
2. Algoritma C-means
3. Algoritma PSO Praticle Swarm Optimization 
4. Algoritma hierarchical Clustering
5. Algoritma Partitional Clustering
6. Algoritma single Linkage
7. Algoritma Complete Linkage
8. Algoritma Average Linkage 

Metode clustering data mining menggunakan data input untuk menghasilkan pengetahuan. Penerapan metode Clustering menghasilkan pengetahuan berupa penentuan beberapa cluster catatan data yang memiliki kemiripan atribut.

"metode clustering" dalam kondisi nyata digunakan untuk metode optimasi dengan cara menggunakan permodelan kelompok data sebagai contoh metode clustering  dapat diterapkan sebagai solusi mengetahui perilaku konsumen dalam hal membeli mobil

Cluster 

cluster merupakan kumpulan object data yang mempunyai kemiripan similar antara satu sama lainya bisa dikatakan metode clustering data mining mengadopsi dari rumus teori himpunan untuk dijadikan dasar menentukan sebuah cluster pada Data Mining.

Secara sederhana pada pengelompokan catatan-catatan yang memiliki kemiripan atribut akan dikelompokkan kedalam salah satu dari beberapa kelompok dan catatan yang kurang memiliki kesamaan atribut akan ditempatkan pada cluster berbeda 

Mungkin anda berpikir data apa saja yang bisa digunakan untuk metode algoritma clustering? untuk membuat suatu cluster dapat menggunakan data kuantitatif(numerik) dan data kuantitatif atau mungkin gabungan antara keduanya perlu dicatat bahwa untuk menentukan sebuah cluster yang baik maka data yang diolah dengan data mining merupakan data yang mempunyai tingkat akurasi yang tinggi dimana tidak terdapat sebuah anomali data.

Jika masih belum paham kita bisa menggunakan contoh data yang terdapat dalam suatu database penjualan suatu contoh penerapan metode algoritma clustering untuk mengetahui segmentasi pasar dalam penjualan mobil dimana data penjualan mobil dapat kita masukan dalam 3 kategori menurut hasil dari data penjualan berdasarkan kategori harga sebuah mobil yang pertama low, medium, high yang mana dari data pengetahuan tersebut perusahaan akan mendapatkan sebuah perilaku konsumen dalam membeli sebuah mobil segmentasi harga pasar dimana informasi tersebut akan digunakan sebagai acuan dalam produksi mobil sehingga mampu diserap oleh pasar sesuai dengan target penjualan mobil yang diharapkan.