Clustering dan Algoritma Clustering: Panduan Lengkap, Jenis, Kegunaan, dan Keuntungannya

Depan » Algoritma » Clustering dan Algoritma Clustering: Panduan Lengkap, Jenis, Kegunaan, dan Keuntungannya

Pernahkah Anda bertanya-tanya bagaimana perusahaan berhasil mempersonalisasi pesan mereka untuk setiap pengguna atau bagaimana Netflix tahu apa yang harus direkomendasikan kepada Anda? Rahasianya terletak pada penggunaan algoritma pengelompokan, teknik analisis data yang telah menjadi landasan pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan. Di dunia digital saat ini, memahami dan menerapkan pengelompokan tidak hanya membuka pintu menuju segmentasi yang lebih baik tetapi juga yang memungkinkan Anda mengantisipasi pola, tren, dan kebutuhan yang tersembunyi dalam data.

Dalam artikel ini, Anda akan mempelajari semua yang perlu Anda ketahui tentang pengelompokan: dari apa sebenarnya pengelompokan itu dan cara kerjanya, hingga berbagai algoritma dan aplikasi praktisnya di berbagai sektor seperti kedokteran, pemasaran, biologi, dan keamanan. Jika Anda bekerja di bidang ilmu data, pemasaran, atau sekadar ingin memahami bagaimana AI mengubah data mentah menjadi wawasan berharga, teruslah membaca karena berikut ini panduan terlengkap dan terkini!

Apa itu Pengelompokan dan mengapa itu begitu penting?

Analisis pengelompokan atau pengelompokan adalah teknik dari pembelajaran mesin tanpa pengawasan yang memungkinkan Anda mengelompokkan objek, catatan, atau orang berdasarkan kesamaannya. Ide utamanya adalah menemukan kelompok alami dalam kumpulan data Tanpa label atau kategori yang ditetapkan sebelumnya. Dengan demikian, "klaster" atau kelompok dibuat di mana anggotanya mirip satu sama lain (menurut metrik kesamaan) dan berbeda dari yang lain.

Teknik ini penting dalam proyek pembelajaran mesin Karena membantu mengeksplorasi data dalam jumlah besar, mengungkap pola tersembunyi, mengurangi kompleksitas, dan meningkatkan pengambilan keputusan dalam bisnis. Ini diterapkan baik dalam fase eksplorasi data, dalam pengurangan dimensionalitas, dalam pra-segmentasi sebelum model yang diawasi, atau sebagai tujuan akhir untuk segmentasi pasar yang lebih efisien.

Beberapa contoh pengelompokan yang jelas adalah:

• Identifikasi genre musik atau kelompokkan lagu-lagu serupa untuk rekomendasi.
• Segmentasikan pelanggan berdasarkan perilaku mereka untuk kampanye pemasaran.
• Mengurangi jumlah variabel dengan menggabungkan dimensi dalam analisis eksploratori.
• Mendeteksi anomali atau outlier, seperti penipuan bank atau lonjakan tak terduga pada sensor industri.

Yang menjadikan pengelompokan sebagai alat yang sangat hebat adalah karena pengelompokan tidak memerlukan label sebelumnya: Algoritmanya sendirilah yang mendeteksi struktur internal kumpulan data, membantu melihat apa yang mustahil dibedakan dengan mata telanjang.

Bagaimana cara kerja pengelompokan? Tahapan proses

Proses pengelompokan bukan hanya sekadar menjalankan algoritma dan itu saja: ia memiliki beberapa fase yang membuat perbedaan antara hasil yang biasa-biasa saja dan segmentasi yang benar-benar bermanfaat. Mari kita lihat langkah-langkah pentingnya:

1. Pemilihan dan persiapan data: Langkah pertama adalah memilih variabel yang akan dianalisis dan membersihkan data untuk menghilangkan kesalahan, duplikasi, atau catatan yang tidak konsisten. Kualitas data yang baik adalah kunci pengelompokan yang andal.
2. Pilihan algoritma (atau teknik): Ada banyak sekali algoritme, dan pemilihan algoritme yang tepat bergantung pada jenis data, ukurannya, bentuk klaster, dan tujuan analisis. Di sinilah sebagian besar ilmu di balik pengelompokan berada.
3. Definisi jumlah cluster: Beberapa metode mengharuskan Anda menentukan berapa banyak grup yang akan dicari, sementara metode lain menentukannya secara otomatis. Keputusan ini dapat dibuat menggunakan kriteria otomatis, heuristik, atau berdasarkan pengetahuan domain sebelumnya.
4. Eksekusi dan pelatihan algoritma: Setelah menetapkan parameter, algoritma dijalankan untuk membentuk klaster. Sering kali, beberapa kali uji coba dilakukan, menyesuaikan parameter hingga klaster berkualitas tercapai.
5. Evaluasi dan validasi: Tidak cukup hanya dengan memperoleh klaster; kohesi, pemisahan, dan kegunaannya harus dinilai. Metrik seperti indeks Silhouette, inersia, dan jarak intra dan intergrup rata-rata digunakan.
6. Interpretasi hasil dan aplikasi: Akhirnya, hasilnya ditafsirkan (apa yang mendefinisikan setiap kelompok? Bagaimana kelompok itu dapat digunakan?) dan diterapkan pada tujuan tertentu seperti segmentasi pelanggan, mengklasifikasikan produk, mengoptimalkan kampanye, atau membuat rekomendasi.

Pengelompokan adalah proses berulang, di mana penyesuaian dan interpretasi penting untuk mengekstraksi nilai nyata dari data.

Berbagai jenis dan pendekatan pengelompokan

Algoritma pengelompokan dapat diklasifikasikan ke dalam beberapa jenis tergantung pada logika internalnya dan cara mereka membentuk pengelompokan. Menguasai perbedaan-perbedaan ini akan memungkinkan Anda memilih metode yang optimal dalam setiap situasi.

• Pengelompokan berdasarkan kepadatan: Pendekatan ini mengidentifikasi klaster sebagai wilayah dengan kepadatan titik tinggi, yang dipisahkan oleh wilayah dengan kepadatan rendah. Pendekatan ini memungkinkan pencarian kelompok dengan bentuk yang berubah-ubah dan biasanya mengabaikan outlier atau noise. Contoh utama: DBSCAN dan OPTIK.
• Pengelompokan berbasis sentroid: Titik-titik ditetapkan ke suatu klaster berdasarkan jaraknya dari "pusat massa", yang mewakili pusat klaster. Hal ini biasanya memerlukan penentuan jumlah klaster terlebih dahulu dan sensitif terhadap skala data. Contoh: K-means, K-means batch mini.
• Pengelompokan hierarkis: Buatlah struktur seperti pohon (“dendrogram”) yang menunjukkan bagaimana titik-titik dikelompokkan secara bertahap ke dalam tingkatan: dapat berupa penggumpalan (dari bawah ke atas, menggabungkan titik-titik ke dalam kelompok yang lebih besar) atau memecah belah (dari atas ke bawah, membagi keseluruhan kelompok menjadi beberapa bagian).
• Pengelompokan berbasis distribusi: Ia menggunakan model probabilistik untuk menentukan keanggotaan suatu titik dalam suatu kelompok dengan menghitung probabilitasnya untuk menjadi anggota setiap kelompok. Contoh klasik: Model Campuran Gaussian (GMM).
• Pengelompokan berdasarkan partisi: Ia membagi data menjadi partisi K sehingga setiap titik termasuk dalam kelompok terdekat menurut kriteria jarak. Algoritma yang terkenal termasuk PAM, K-medoid.

Bergantung pada aplikasi, volume, dan bentuk data, satu jenis pengelompokan atau lainnya akan lebih disukai.

Algoritma pengelompokan utama dan cara kerjanya

Di sini kami tunjukkan kepada Anda Algoritma yang paling banyak digunakan dan dikenal di bidang pembelajaran mesin, analisis data, dan kecerdasan buatanMasing-masing memiliki karakteristik, kelebihan, dan keterbatasan spesifik:

K-Berarti

K-Means adalah raja algoritma pengelompokan karena kesederhanaan dan kecepatannya.. Hal ini didasarkan pada penentuan jumlah kelompok (k) sebelumnya dan penetapan setiap titik data ke klaster dengan centroid terdekat. Centroid diperbarui secara berulang hingga penetapan berhenti berubah.

Manfaat: Mudah diimplementasikan dan dapat diskalakan. Banyak digunakan dalam analisis eksploratif dan sebagai pengantar ilmu data.

Kekurangan: Ia memerlukan penentuan k terlebih dahulu, dapat konvergen ke optima lokal, dan sensitif terhadap inisialisasi serta bentuk klaster (ia bekerja lebih buruk pada klaster yang bentuknya tidak melingkar atau ukurannya berbeda).

DBSCAN (Pengelompokan Aplikasi Spasial Berbasis Kepadatan dengan Kebisingan)

DBSCAN mengidentifikasi klaster berdasarkan daerah titik-titik yang padat dan sangat efektif dalam menemukan klaster dengan bentuk yang berubah-ubah serta mendeteksi outlier (gangguan). Tidak perlu menentukan jumlah klaster, melainkan dua parameter: jarak maksimum antara titik yang dianggap tetangga (eps) dan jumlah titik minimum untuk membentuk suatu grup.

Manfaat: Mendeteksi bentuk yang kompleks dan tidak perlu mendefinisikan k.

Kekurangan: Performanya lebih buruk pada set dengan kepadatan yang sangat bervariasi dan memerlukan penyetelan parameter yang cermat untuk memperoleh hasil yang baik.

Pergeseran Berarti

Pergeseran Rata-rata didasarkan pada “jendela geser” yang bergerak ke arah area dengan kepadatan titik yang lebih tinggi, menyesuaikan titik pusat hingga bertemu pada mode (puncak kepadatan). Menemukan jumlah klaster secara otomatis.

Manfaat: Tidak memerlukan pra-definisi k dan efektif dalam data spasial dan visi komputer.

Kekurangan: Skalabilitas yang lebih rendah untuk volume data yang besar dan ketergantungan pada ukuran jendela.

Algoritma Ekspektasi-Maksimalisasi (EM) dengan Model Campuran Gaussian (GMM)

Algoritma ini mengasumsikan bahwa data didistribusikan menurut beberapa distribusi Gaussian, menghitung probabilitas setiap titik yang termasuk dalam setiap kelompok.Ia jauh lebih fleksibel daripada K-means dalam menemukan gugus non-lingkaran, dan setiap gugus dapat memiliki bentuk dan ukurannya sendiri.

Manfaat: Cocok untuk struktur kompleks dan analisis probabilistik.

Kekurangan: Memerlukan pemilihan jumlah komponen dan mungkin sensitif terhadap inisialisasi.

K-Nearest Neighbors (KNN) diterapkan pada pengelompokan

Meskipun KNN biasanya digunakan dalam klasifikasi, KNN juga dapat digunakan untuk pengelompokan, mengelompokkan titik menurut tetangga terdekatnya.Sederhana saja, tapi waktu kalkulasinya bisa lama seiring bertambahnya data.

Pengelompokan Hirarkis

Menghasilkan struktur seperti pohon (dendrogram) yang menunjukkan bagaimana data dikelompokkan pada tingkat yang berbedaAda dua pendekatan utama:

• Aglomeratif (bawah ke atas): Setiap titik pada awalnya merupakan klasternya sendiri dan klaster yang paling dekat digabungkan pada setiap iterasi.
• Memecah belah (atas-bawah): Dimulai dari klaster global dan dibagi secara berurutan menjadi subset.

Manfaat: Anda tidak perlu menentukan ky dan ini berguna untuk menemukan hierarki nyata dalam data.

Kekurangan: Metode ini memiliki kompleksitas waktu yang tinggi dan mungkin kurang dapat diskalakan dibandingkan metode lainnya.

Algoritma BIRCH

BIRCH dioptimalkan untuk set data numerik yang sangat besarMerangkum data ke dalam kelompok-kelompok kecil perantara yang kemudian dapat diterapkan metode lain.

Keuntungan utama: Skalabilitas dan kompatibilitas dengan pengelompokan lain.

Kerugian: Ini tidak bekerja dengan baik dengan data kategoris dan memerlukan prapemrosesan.

OPTIK

OPTICS adalah perluasan dari DBSCAN yang memungkinkan menemukan cluster dengan kepadatan berbeda, mengatur titik-titik untuk mengelompokkan wilayah yang kompleks dengan lebih baik.

Propagasi Afinitas

Algoritma ini memungkinkan titik-titik tersebut untuk “berkomunikasi” guna menentukan perwakilan (contoh) dan membentuk kelompok tanpa terlebih dahulu menentukan berapa jumlahnya.Cocok digunakan ketika kita tidak mengetahui berapa banyak segmen yang ingin dicari.

Pengelompokan Spektral

Berdasarkan teori grafik, metode ini memperlakukan data sebagai simpul untuk menemukan kelompok melalui koneksi dan komunitas dalam grafik.Memerlukan perhitungan matriks kesamaan.

Setiap algoritma memiliki varian dan adaptasinya sendiri, seperti mini-batch K-means (cepat untuk data besar) atau metode PAM, CLARA dan FANNY (berguna dalam R dan kumpulan data besar).

Aplikasi nyata pengelompokan dan keuntungannya dalam bisnis dan kecerdasan buatan

Pengelompokan sangat serbaguna sehingga dapat diterapkan dalam segala hal mulai dari biologi hingga pemasaran digital, keamanan, perawatan kesehatan, logistik, dan penelitian:

• Segmentasi pelanggan: Kelompokkan orang berdasarkan kebiasaan pembelian, preferensi, dan perilaku mereka untuk mempersonalisasi produk dan layanan.
• Kedokteran dan epidemiologi: Hal ini memungkinkan kita mengidentifikasi pola dalam penyakit, mengelompokkan gambar medis yang serupa, atau memprediksi area risiko epidemiologi.
• Klasifikasi dan organisasi produk: Mengoptimalkan manajemen gudang dan tata letak produk dalam e-dagang.
• Pengelompokan artikel dan konten: Meningkatkan navigasi dan pengalaman pengguna di situs web besar dan basis data ilmiah.
• Jaringan sosial dan analisis komunitas: Identifikasi kelompok pengguna dengan minat atau pola interaksi yang serupa.
• Deteksi penipuan dan anomali: Temukan pola tidak biasa yang mungkin mengindikasikan penipuan keuangan, kesalahan industri, atau keamanan siber.
• Segmentasi wilayah geografis: Bantuan dalam riset pasar untuk mengidentifikasi wilayah dengan potensi komersial atau risiko tertentu.
• SEO dan pemasaran konten: Kelompokkan kata kunci dan topik untuk mengidentifikasi peluang dan membuat konten yang relevan dan tertarget.
• Otomatisasi rumah dan perangkat pintar: Menganalisis dan mengoptimalkan penggunaan sumber daya dengan mengelompokkan pola penggunaan yang serupa.

Pengelompokan memberikan kejelasan, mengurangi subjektivitas, dan membantu membuat keputusan yang lebih baik berdasarkan data objektif.

Keuntungan dan tantangan penggunaan clustering di perusahaan dan proyek teknologi

Keuntungan utama:

• Tingkatkan konversi dan targetkan kampanye yang lebih baik: Dengan mengidentifikasi segmen yang tepat, tindakan pemasaran menjadi jauh lebih efektif.
• Ekstrak pengetahuan tersembunyi dari bisnis: Temukan kesamaan dan pola yang tidak terlihat oleh mata telanjang, membantu Anda mengungkap peluang dan risiko baru.
• Mengurangi risiko: Membuat keputusan yang lebih tepat dan terarah akan meminimalkan kesalahan strategis dan kerugian finansial.
• Mengoptimalkan proses dan sumber daya: Dengan mengelompokkan data dan mengoptimalkan saluran, Anda dapat mengurangi biaya dan memaksimalkan keuntungan.

Tantangan yang perlu dipertimbangkan:

• Kebutuhan akan kualitas data yang baik: Hasilnya sangat bergantung pada persiapan dan pembersihan data sebelumnya.
• Pemilihan algoritma yang tepat: Ketidakcocokan dapat menyebabkan kelompok tidak representatif atau tidak berguna.
• Interpretasi yang benar: Klaster seharusnya masuk akal secara bisnis dan bukan hanya sekedar pengelompokan yang abstrak.
• Skalabilitas: Beberapa algoritma tidak bekerja dengan baik dengan jutaan rekaman atau item kategoris.

Pengelompokan keras vs. pengelompokan lunak: opsi mana yang harus Anda pilih?

Bergantung pada pendekatan yang digunakan, algoritma pengelompokan dapat dengan jelas menetapkan setiap elemen ke dalam satu kelompok (pengelompokan keras) atau memungkinkan keanggotaan parsial dalam beberapa kelompok (pengelompokan lunak atau fuzzy).

• Pengelompokan keras: Setiap titik ditetapkan secara unik ke dalam suatu klaster. Ini adalah pendekatan yang paling intuitif dan digunakan oleh metode klasik seperti K-means.
• Pengelompokan lunak: Setiap elemen memiliki kemungkinan untuk masuk ke dalam beberapa kelompok; sangat berguna dalam konteks di mana batas-batas antara kelompok tidak jelas. Contoh: Model campuran Gaussian.

Pilihannya bergantung pada masalah, data, dan tujuan analisis.

Faktor-faktor penting untuk model pengelompokan yang efektif

Agar pengelompokan benar-benar bermanfaat, tidak cukup hanya menjalankan algoritme secara acak. Anda perlu memperhatikan dengan saksama:

• Kualitas dan kebersihan data: Data yang salah atau tidak konsisten dapat mendistorsi kelompok.
• Pemilihan variabel: Memilih dimensi yang tepat sangat penting untuk memperoleh klaster yang representatif.
• Tentukan jumlah kelompok dengan benar: Jika nomor yang dipilih salah, kelompok tersebut mungkin tidak praktis.
• Validasi hasil: Gunakan metrik yang tepat dan, jika memungkinkan, pakar bisnis untuk memvalidasi makna kelompok.
• Ulangi dan sesuaikan: Pengelompokan jarang memberikan hasil yang pasti pada kali pertama: beberapa kali percobaan sering kali diperlukan untuk menyempurnakan model.

Pengelompokan dalam pemasaran konten dan SEO: Temukan peluang baru

Pengelompokan tidak hanya berguna untuk mengelompokkan pelanggan atau produk; tetapi juga dapat merevolusi konten dan strategi SEO Anda:

• Identifikasi topik yang relevan: Dengan mengelompokkan kata kunci dan topik, Anda dapat mengidentifikasi pola pencarian dan tren yang diminati.
• Optimalkan struktur konten: Ini membantu menciptakan silo tematik dan meningkatkan tautan internal, sehingga meningkatkan waktu di halaman dan otoritas situs web.
• Fokuskan strategi kata kunci Anda: Memungkinkan Anda mengoptimalkan gugusan kata kunci dan membuat halaman arahan spesifik untuk setiap grup, guna meningkatkan posisi.
• Segmentasikan audiens: Dengan menganalisis pola perilaku, konten dapat dibuat khusus untuk berbagai profil pengguna.

Pengelompokan membuat konten lebih relevan, personal, dan efektif, baik bagi pengguna maupun algoritma Google.

Algoritma apa saja yang ada dan bagaimana Anda memilih yang paling tepat?

Pilihan algoritma pengelompokan bergantung pada:

• Ukuran dan sifat data (numerik, kategoris, spasial, dll.).
• Bentuk klaster yang diharapkan (bulat, sembarangan, hierarkis, dan lain-lain).
• Adanya gangguan atau outlier.
• Skalabilitas dan kecepatan yang dibutuhkan untuk analisis.

sementara K-berarti Ini ideal untuk kumpulan data numerik besar dan kelompok bulat, DBSCAN y OPTIK Mereka unggul dalam menghadapi bentuk dan kebisingan yang kompleks. Pengelompokan hierarkis tak tertandingi ketika kita perlu memahami struktur relasional antara kelompok, sementara mereka sangat berguna dalam skenario ketidakpastian.

Kadang-kadang ada baiknya untuk menggabungkan beberapa metode: misalnya, menggunakan teknik seperti BIRCH atau Mini-batch K-means untuk mengurangi volume data dan kemudian menerapkan algoritma yang lebih halus pada kluster yang dihasilkan.

Implementasi praktis: contoh dan kode dalam Python

Bagi yang lebih menyukai hal teknis, di bawah ini kami bagikan cuplikan yang disederhanakan (dalam bahasa Python dan menggunakan Scikit-learn) untuk beberapa algoritma yang dibahas. Dengan cara ini, Anda dapat merasakan sendiri cara kerja pengelompokan dalam praktik.

K-Berarti

from sklearn.cluster import KMeans
model = KMeans(n_clusters=3)
resultados = model.fit_predict(datos)

DBSCAN

from sklearn.cluster import DBSCAN
modelo = DBSCAN(eps=0.5, min_samples=5)
resultados = modelo.fit_predict(datos)

Pengelompokan Hirarkis

from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering
modelo = AgglomerativeClustering(n_clusters=3)
resultados = modelo.fit_predict(datos)

Model Campuran Gaussian

from sklearn.mixture import GaussianMixture
modelo = GaussianMixture(n_components=3)
modelo.fit(datos)
resultados = modelo.predict(datos)

Pergeseran Berarti

from sklearn.cluster import MeanShift
modelo = MeanShift()
resultados = modelo.fit_predict(datos)

Anda dapat menyesuaikan parameter seperti jumlah grup, jarak, jendela, dll., tergantung pada kumpulan data dan tujuan Anda.

Kiat-kiat penting dan kesalahan yang harus dihindari dalam pengelompokan

• Jangan menormalkan atau menskalakan data: Sangat penting agar jaraknya sebanding dan agar pengelompokannya valid.
• Melebih-lebihkan kapasitas algoritma: Tidak ada metode yang sempurna, dan interpretasi klaster harus selalu dilakukan dengan akal sehat bisnis.
• Abaikan validasi: Klaster harus dievaluasi secara kuantitatif dan kualitatif sebelum membuat keputusan strategis berdasarkan klaster tersebut.
• Berpikir bahwa hanya ada satu hasil yang valid: Pengelompokan sering kali bersifat eksploratif; beberapa segmentasi mungkin masuk akal, bergantung pada tujuannya.

Kuncinya adalah iterasi, analisis, dan pemahaman baik secara teknis maupun bisnis.

Dengan pengelompokan, perusahaan dan profesional dari sektor mana pun dapat memanfaatkan nilai tersembunyi dalam data mereka, menemukan pola yang tak terduga, dan mengoptimalkan strategi serta hasil mereka. Dari segmentasi yang disempurnakan hingga peningkatan proses internal atau penjelajahan peluang pasar baru, algoritme pengelompokan telah menjadi landasan analitik modern.