### 4.2 K- _mean_ s

Pada _supervised learning_ kita mengetahui kelas data untuk setiap _feature vector_,
sedangkan untuk _unsupervised learning_ kita tidak tahu. Tujuan _unsupervised_
_learning_ salah satunya adalah melakukan _clustering_. Yaitu mengelompokkan
_data_ - _data_ dengan karakter mirip. Untuk melakukan pembelajaran
menggunakan _K-means_ [27], kita harus mengikuti langkah-langkah sebagai
berikut:

1. Tentukan jumlah kelompok yang kita inginkan.
2. Inisiasi _centroid_ untuk setiap kelompok (pada bab ini, secara acak). Cen-
    troid adalah data yang merepresentasikan suatu kelompok (ibaratnya ke-
    tua kelompok).
3. Hitung kedekatan suatu data terhadap _centroid_, kemudian masukkan data
    tersebut ke kelompok yang _centroid_ -nya memiliki sifat terdekat dengan
    dirinya.
4. Pilih kembali _centroid_ untuk masing-masing kelompok, yaitu dari anggota
    kelompok tersebut (semacam memilih ketua yang baru).
5. Ulangi langkah-langkah sebelumnya sampai tidak ada perubahan anggota
    untuk semua kelompok.

```
id rich intelligent good looking
1 yes yes yes
2 yes no no
3 yes yes no
4 no no no
5 no yes no
6 no no yes
```
```
Tabel 4.5: Contoh dataset orang kaya
```
Perhatikan Tabel 4.5, kita akan mengelompokkan data pada tabel tersebut
menjadi dua _clusters_ (dua kelompok) yaituk 1 ,k 2 menggunakan algoritma


```
4.2 K- _mean_ s 57
```
```
id perbedaan dengan _centroid_ 1 perbedaan dengan _centroid_ 2 as _sign_ ment
2 2 2 k 1
3 1 3 k 1
4 3 1 k 2
5 2 2 k 1
```
```
Tabel 4.6:As _sign_ ment _K-means_ langkah 1
```
```
id perbedaan dengan _centroid_ 1 perbedaan dengan _centroid_ 2 as _sign_ ment
1 2 3 k 1
3 1 3 k 1
5 3 1 k 2
6 2 2 k 1
```
```
Tabel 4.7:As _sign_ mentK-Means langkah 2
```
_K-means_. Pertama-tama kita inisiasi centroid secara acak,id 1 untukk 1 dan
id 6 untukk 2. Kita hitung kedekatan data lainnya terhadap _centroid_. Untuk
mempermudah contoh, kita hitung perbedaan data satu dan lainnya dengan
menghitung perbedaan nilai atribut (nilai atributnya sama atau tidak).
Apabila perbedaan suatu data terhadap kedua centroid bernilai sama, kita
masukkan ke kelas dengan nomor urut lebih kecil.
Setelah langkah ini, kelompok satu beranggotakan{id 1 ,id 2 ,id 3 ,id 5 }sementara
kelompok dua beranggotakan{id 4 ,id 6 }. Kita pilih kembali centroid
untuk masing-masing kelompok yang mana berasal dari anggota kelompok itu
sendiri. Misal kita pilih secara acak,^1 centroid untuk kelompok pertama adalah
id 2 sementara untuk kelompok kedua adalahid 4. Kita hitung kembali _assignment_ anggota
kelompok yang ilustrasinya dapat dilihat pada Tabel 4.7. Hasil
langkah ke-2 adalah perubahan anggota kelompok,k 1 ={id 1 ,id 2 ,id 3 ,id 5 }
dank 2 ={id 4 ,id 6 }. Anggap pada langkah ke-3 kita memilih kembaliid 2 dan
id 4 sebagai centroid masing-masing kelompok sehingga tidak ada perubahan
keanggotaan.
Bila kamu membaca buku literatur lain, kemungkinan besar akan dijelaskan
bahwa _clustering_ itu memilikihubungan erat denganGaussian
Mixture Model. Secara sederhana,satu _cluster_ (atau satu kelas)sebenarnya
seolah-olah dapat dipisahkan dengan kelas lainnya oleh distribusi
gaussian. Perhatikan Gambar 4.1! Suatu _cluster_ atau kelas, seolah olah “dibungkus”
oleh suatu distribusi gaussian. Distribusi seluruh dataset dapat diaproksimasi
dengan _Gaussian Mixture Model_ (GMM).
Ingat kembali bahwa data memiliki suatu pola (dalam statistik disebut
distribusi), kemudian pada bab 2 telah disebutkan bahwa GMM dipercaya dapat
mengaproksimasi fungsi apapun (silahkan perdalam pengetahuan statistik

(^1) Cara lain memilih akan dijelaskan pada bab 10.


58 4 Algoritma Dasar

```
Gambar 4.1: Ilustrasi hubungan Clustering, kelas, dan Gaussian
```
kamu untuk hal ini). Dengan demikian, _machine learning_ yang mempunyai
salah satu tujuan untuk menemukan pola dataset, memiliki hubungan yang
sangat erat dengan distribusi gaussian karena pola tersebut dapat diaproksimasi
dengan distribusi gaussian.

