Podcast
Questions and Answers
Apa yang dimaksud dengan clustering dalam pembelajaran mesin?
Apa yang dimaksud dengan clustering dalam pembelajaran mesin?
- Mengidentifikasi pola dalam data
- Memprediksi nilai dari data yang hilang
- Mengelompokkan data serupa berdasarkan karakteristiknya (correct)
- Mengelompokkan data berdasarkan label kelas
Tujuan utama dari clustering adalah?
Tujuan utama dari clustering adalah?
- Mengelompokkan data serupa (correct)
- Memprediksi nilai dari data yang hilang
- Mengidentifikasi pola dalam data
- Mengidentifikasi outliers atau anomali
Apa perbedaan utama antara Hierarchical Clustering dan K-Means Clustering?
Apa perbedaan utama antara Hierarchical Clustering dan K-Means Clustering?
- Hierarchical Clustering mengelompokkan data berdasarkan kerapatan, sedangkan K-Means Clustering mengelompokkan data berdasarkan jarak
- Hierarchical Clustering mengelompokkan data berdasarkan kategori, sedangkan K-Means Clustering mengelompokkan data berdasarkan nama
- Hierarchical Clustering mengelompokkan data berdasarkan waktu, sedangkan K-Means Clustering mengelompokkan data berdasarkan lokasi
- Hierarchical Clustering mengelompokkan data berdasarkan jarak, sedangkan K-Means Clustering mengelompokkan data berdasarkan kerapatan (correct)
Apa yang dimaksud dengan Association Rule Mining?
Apa yang dimaksud dengan Association Rule Mining?
DBSCAN adalah contoh dari?
DBSCAN adalah contoh dari?
Tujuan dari Association Rule Mining adalah?
Tujuan dari Association Rule Mining adalah?
K-Means Clustering adalah contoh dari?
K-Means Clustering adalah contoh dari?
Hierarchical Clustering dibedakan menjadi dua jenis, yaitu?
Hierarchical Clustering dibedakan menjadi dua jenis, yaitu?
Apa yang dimaksud dengan outliers atau anomalies dalam clustering?
Apa yang dimaksud dengan outliers atau anomalies dalam clustering?
Apa yang harus dilakukan pada tahap interpretasi dalam proses KDD?
Apa yang harus dilakukan pada tahap interpretasi dalam proses KDD?
Apa yang dilakukan dalam proses preprocessing data?
Apa yang dilakukan dalam proses preprocessing data?
Bagaimana data input dapat disimpan?
Bagaimana data input dapat disimpan?
Apa yang dicari dalam proses data mining?
Apa yang dicari dalam proses data mining?
Apa yang mempengaruhi pemilihan metode atau algoritma dalam data mining?
Apa yang mempengaruhi pemilihan metode atau algoritma dalam data mining?
Apa yang dilakukan dalam tahap interpretation?
Apa yang dilakukan dalam tahap interpretation?
Apa yang terlibat dalam preprocessing data?
Apa yang terlibat dalam preprocessing data?
Bagaimana data dapat disimpan?
Bagaimana data dapat disimpan?
Apa yang diperlukan dalam proses Data Mining?
Apa yang diperlukan dalam proses Data Mining?
Apa yang dicari dalam proses knowledge discovery?
Apa yang dicari dalam proses knowledge discovery?
Flashcards are hidden until you start studying
Study Notes
Clustering
- Definition: Clustering is a type of unsupervised learning method that groups similar data points into clusters based on their characteristics.
- Goals:
- Identify patterns or structures in the data
- Group similar data points into clusters
- Identify outliers or anomalies
- Types of Clustering:
- Hierarchical Clustering: Builds a hierarchy of clusters by merging or splitting existing clusters
- K-Means Clustering: Partitions the data into K clusters based on the mean distance of the data points
- Density-Based Clustering: Groups data points into clusters based on density and proximity
- Clustering Algorithms:
- K-Means
- Hierarchical Clustering
- DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)
- K-Medoids
Association Rule Mining
- Definition: Association Rule Mining is a type of unsupervised learning method that discovers interesting patterns or relationships between variables in a dataset.
- Goals:
- Identify patterns or relationships between variables
- Discover hidden insights in the data
- Identify correlations or dependencies between variables
- Key Concepts:
- Support: The percentage of transactions that contain a particular itemset
- Confidence: The percentage of transactions that contain the consequent itemset, given the antecedent itemset
- Lift: The ratio of confidence to support, indicating the strength of the association
- Association Rule Mining Algorithms:
- Apriori
- Eclat
- FP-Growth
- ARM (Association Rule Mining)
Studying That Suits You
Use AI to generate personalized quizzes and flashcards to suit your learning preferences.
