Register Now

Login

Lost Password

Lost your password? Please enter your email address. You will receive a link and will create a new password via email.

Login

Register Now

Rata-Rata Aritmatika Pada Algoritma K mean

Masih tentang pengklasifikasian yang bermanfaat untuk memprediksi. Artikel ini membahas algoritma K -Mean yang juga memanfaatkan Euclidean Distance. K artinya membuat kluster sebanyak k. Mean artinya pengklasifikasian dihitung berdasarkan “rata-rata” jarak terdekat antara objek dengan centroid.

Centroid adalah objek yang dijadikan pusat bagi objek-objek sekelilingnya pada kluster yang sama.

Algoritma K-mean.

  • Input : jumlah kluster (k) dan n objek x_1,..,x_n
  • Memilih sejumlah objek sebagai centroid awal.
  • For setiap objek x_i

cari c_j terdekat. Bahasa matematikanya,

arg min_j D(x_i,c_j)

      (D, distance. min_j minimal. read-jarak terdekat.)

Kemudian masukan objek x_i ke kulster j.

  • For setiap kluster j=1,..,k

cari centroid baru dengan rumus rata-rata aritmatika.

\displaystyle c_j= \frac{1}{n} \sum_{x_i \rightarrow c_j} x

Lakukan proses di atas terus menerus hingga centroid tak lagi bergerak.

Contoh.

 

 *bintang adalah centroid.

Seberapa banyak komputasi yang dilakukan?

d*c*n

*d jarak (distance), c jumlah centroid, n jumlah objek.

Kenapa pada rumus di atas operatornya kali? baca “cara menghitung banyak kemungkinan”.

—————————-

Dari kalkulus, kita belajar tentang vektor. Vektor adalah sesuatu yang mempunyai besaran dan arah. Saat kita belajar ngoding, kita akan mengenal array satu dimensi. Nah, representasi geometri dari array satu dimensi adalah vektor.

Hubungannnya dengan algoritma k-mean adalah objek yang diklasifikasikan terkadang berupa vektor. Semisal, gambar. Gambar biasanya berupa array/matrix/vektor.

Belajar bukanlah perlombaan mencari ilmu pengetahuan, tapi perjalanan mencari kebenaran,-natisa

 

About Riad Taufik Lazwardiclever

Mathematics Tutor In Jakarta I Whatsapp (082219058052)

Follow Me

Leave a reply