## 10 Clustering

```
“Most of us cluster somewhere in
the middle of most statistical
distributions. But there are lots
of bell curves, and pretty much
everyone is on a tail of at least
one of them. We may collect
st _range_ memorabillia or read
esoteric books, hold unsual
religious beliefs or wear
odd-sized shoes, suffer rare
diseases or enjoy obscure
moveis.”
Virginia Postrel
```
Pada bab 4, kamu sudah mempelajari salah satu teknik _clustering_ yang
cukup umum yaitu K- _mean_ s. Bab ini akan mengupas _clustering_ secara lebih
dalam. Kami sa _rank_ an kamu untuk membaca paper [41], walaupun relatif
lama, tetapi paper tersebut memberikan penjelasan yang mudah dimengerti
tentang _clustering_. Selain itu, kamu juga dapat membaca _paper_ oleh Saad et
al. [42].
_Clustering_ adalah pengelompokkan data dengan sifat yang mirip. Data
untuk _clustering_ tidak memiliki label (kelas). Secara umum, algoritma _clustering_ dapat
dikategorikan menjadi dua macam berdasarkan hasil yang dinginkan
[43]: (1) _partitional_, yaitu menentukan partisi sebanyakKdan (2) _hierarchical_,
yaitu mengelompokan data berdasarkan struktur taksonomi. Contoh algoritma _partitional_ adalah _K-means_ pada
subbab 10.1, sementara contoh
algoritma _hierarchical_ adalah _agglomerative clustering_ pada subbab 10.2.


136 10 Clustering

