Algoritma clustering adalah salah satu algoritma paling populer yang digunakan oleh praktisi pembelajaran mesin di seluruh dunia untuk masalah klasifikasi. Yang paling populer di antara semua algoritme pengelompokan adalah pengelompokan K-means, tetapi dalam artikel ini kita akan melihat cara kerjanya, apa saja opsi lain yang tersedia, kapan harus menggunakan yang mana, Apa perbedaannya, dan banyak lagi. K-means Hal ini mengharuskan kita untuk mengetahui berapa kemungkinan jumlah..

Pemahaman Bisnis Banyak artis, produser, dan label rekaman di industri musik berusaha keras untuk menciptakan lagu hit- tapi apa keseimbangan sempurna antara kemampuan menari, energi, tempo, durasi, dan faktor lain yang dapat menjamin popularitas? Menurut Business Insider, artis biasanya memperoleh antara $0,003 — $0,005 per streaming, yang berarti dibutuhkan sekitar 250 streaming untuk mendapatkan hanya $1. Uang ini berasal dari biaya berlangganan Spotify dan pendapatan yang..

Kelompok Clustering Hierarki (Agglomerative atau disebut juga Pendekatan Bottom-Up) atau membagi (Divisive atau disebut juga Pendekatan Top-Down) cluster berdasarkan metrik jarak. Dalam pengelompokan Agglomeratif, setiap titik data pada awalnya bertindak sebagai sebuah klaster, dan kemudian mengelompokkan klaster tersebut satu per satu. Divisive adalah kebalikan dari Agglomerative, ia memulai dengan semua titik menjadi satu cluster dan membaginya untuk membuat lebih banyak cluster...

Segmentasi pelanggan online berdasarkan deskripsi item Perkenalan Segmentasi pelanggan adalah salah satu penggunaan analisis data/ilmu data yang paling umum. Dalam dua rangkaian postingan ini, kita akan melihat contoh segmentasi pelanggan. Kami akan menggunakan kumpulan data Ritel Online II yang berisi transaksi ritel online yang berbasis di Inggris antara 12/1/2009 dan 12/09/2011. Kumpulan data berisi 1.067.371 baris tentang pembelian 5.943 pelanggan. Seperti yang bisa..

Membagi dua k-means adalah pendekatan gabungan antara Pengelompokan Hierarki Divisif (pengelompokan top-down) dan Pengelompokan K-means. Alih-alih mempartisi kumpulan data menjadi K cluster di setiap iterasi, algoritma membagi dua k-means membagi satu cluster menjadi dua sub cluster pada setiap langkah membagi dua (dengan menggunakan k-means) hingga diperoleh k cluster. Pengelompokan Hirarki yang Memecah belah Clustering Divisive dimulai dari tingkat atas dengan satu cluster dan..