Data Mining: Clustering and Association Rule Mining

Podcast Beta

Play an AI-generated podcast conversation about this lesson

Questions and Answers

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?

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?

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?

Menemukan relasi antara variabel dalam dataset Signup and view all the answers

DBSCAN adalah contoh dari?

Density-Based Clustering Signup and view all the answers

Tujuan dari Association Rule Mining adalah?

Menemukan relasi antara variabel dalam dataset Signup and view all the answers

K-Means Clustering adalah contoh dari?

Partition-Based Clustering Signup and view all the answers

Hierarchical Clustering dibedakan menjadi dua jenis, yaitu?

Divisive dan Agglomeratif Signup and view all the answers

Apa yang dimaksud dengan outliers atau anomalies dalam clustering?

Data yang tidak terkait dengan cluster lain Signup and view all the answers

Apa yang harus dilakukan pada tahap interpretasi dalam proses KDD?

Menganalisis pola dan menentukan apakah sesuai dengan hipotesis Signup and view all the answers

Apa yang dilakukan dalam proses preprocessing data?

Menggabungkan data, membersihkan data, dan menyeleksi record dan fitur yang relevan Signup and view all the answers

Bagaimana data input dapat disimpan?

Dalam berbagai format seperti flat file, spreadsheet, atau tabel relasional Signup and view all the answers

Apa yang dicari dalam proses data mining?

Pola atau informasi yang menarik Signup and view all the answers

Apa yang mempengaruhi pemilihan metode atau algoritma dalam data mining?

Tujuan dan proses KDD Signup and view all the answers

Apa yang dilakukan dalam tahap interpretation?

Menganalisis pola dan menentukan apakah sesuai dengan hipotesis Signup and view all the answers

Apa yang terlibat dalam preprocessing data?

Menggabungkan data, membersihkan data, dan menyeleksi record dan fitur yang relevan Signup and view all the answers

Bagaimana data dapat disimpan?

Dalam tempat penyimpanan data terpusat atau terdistribusi Signup and view all the answers

Apa yang diperlukan dalam proses Data Mining?

Teknik atau metode tertentu Signup and view all the answers

Apa yang dicari dalam proses knowledge discovery?

Pola atau informasi yang menarik Signup and view all the answers

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.

Description

Test your knowledge on clustering and association rule mining, two essential techniques in unsupervised learning. Learn about the goals, types, and algorithms of clustering and association rule mining.