Clustering

Clustering adalah proses pengelompokan sekumpulan objek ke dalam kelompok-kelompok (kluster) sehingga objek-objek dalam satu kluster memiliki kemiripan sifat satu sama lain dan berbeda dengan objek di kluster lain. Teknik ini banyak digunakan dalam data mining, machine learning, dan statistik untuk menemukan pola atau struktur tersembunyi dalam data tanpa label. Clustering umumnya merupakan metode unsupervised learning, yaitu pembelajaran tanpa pengawasan.

Konsep Dasar

Clustering bertujuan untuk membagi data ke dalam beberapa kelompok berdasarkan kemiripan atau kedekatan antar data. Setiap kelompok atau kluster terdiri dari data-data yang secara internal serupa namun berbeda secara eksternal dengan data di kluster lain. Konsep kemiripan ini biasanya diukur dengan metrik jarak seperti Euclidean atau Manhattan.

Aplikasi Clustering

Clustering banyak digunakan dalam berbagai bidang seperti pengelompokan dokumen, analisis citra, segmentasi pelanggan dalam pemasaran, hingga genomik. Dalam dunia bisnis, clustering mempermudah analisis perilaku pelanggan untuk strategi pemasaran yang lebih tepat sasaran.

Algoritma Clustering

Terdapat berbagai algoritma clustering, seperti K-means, hierarchical clustering, dan DBSCAN. Pemilihan algoritma sangat tergantung pada jenis data, jumlah kluster yang ingin dicapai, serta tujuan analisis data itu sendiri.