agglomerative hierarchical clustering

Agglomerative Hierarchical Clustering: Cara Kerja dan Kelebihan

Clustering adalah salah satu metode penting dalam analisis data. Metode ini membantu dalam mengelompokkan data menjadi kelompok-kelompok yang memiliki kesamaan. Salah satu metode clustering yang populer adalah Agglomerative Hierarchical Clustering.

Pada artikel ini, kita akan belajar bersama mengenai konsep dan implementasi Agglomerative Hierarchical Clustering secara detail.

Apa Itu Agglomerative Hierarchical Clustering?

Agglomerative Hierarchical Clustering adalah metode clustering hierarkis yang memulai dengan setiap titik data sebagai kelompok terpisah, lalu secara berurutan menggabungkan kelompok-kelompok yang memiliki kedekatan tertentu. Metode ini tergolong dalam jenis bottom-up clustering, yang berarti bahwa penggabungan kelompok-kelompok terus berlanjut hingga semua data tergabung dalam satu kelompok.

Agglomerative Hierarchical Clustering memiliki peran penting dalam analisis data, terutama dalam identifikasi pola-pola yang tersembunyi dan pengelompokan data yang serupa. Dengan menggunakan teknik ini, kita dapat menggali informasi berharga dari data yang kompleks.

Langkah-langkah dalam Agglomerative Hierarchical Clustering

Berikut adalah langkah-langkah yang umum dilakukan dalam metode ini:

1. Mengumpulkan Data yang Diperlukan

Langkah pertama adalah mengumpulkan data yang akan digunakan dalam proses clustering. Data tersebut harus relevan dengan tujuan analisis yang ingin dicapai.

Baca juga :   Algoritma Genetika: Cara Kerja dan Contoh Implementasi

2. Mencari Jarak Antar Data

Selanjutnya, kita perlu menghitung jarak antara setiap pasangan data dalam himpunan data yang telah dikumpulkan. Terdapat beberapa metode yang dapat digunakan untuk menghitung jarak, seperti Euclidean distance atau Manhattan distance.

3. Membentuk Kluster Awal

Setelah mendapatkan matriks jarak antara data, langkah berikutnya adalah membentuk kluster awal. Pada awalnya, setiap data dianggap sebagai kluster tunggal.

4. Menggabungkan Kluster

Langkah selanjutnya adalah menggabungkan kluster berdasarkan jarak antara kluster tersebut. Terdapat beberapa metode penggabungan yang umum digunakan, seperti single linkage, complete linkage atau average linkage.

5. Melakukan Evaluasi dan Validasi Kluster

Setelah proses penggabungan dilakukan, perlu dilakukan evaluasi dan validasi terhadap kluster yang terbentuk. Hal ini dilakukan untuk memastikan bahwa kluster yang dihasilkan sesuai dengan tujuan analisis yang ingin dicapai.

6. Menentukan Jumlah Kluster yang Optimal

Salah satu tantangan dalam Agglomerative Hierarchical Clustering adalah menentukan jumlah kluster yang optimal. Terdapat beberapa metode yang dapat digunakan, seperti dendrogram atau elbow method, untuk membantu menentukan jumlah kluster yang tepat.

Pengukuran Jarak dalam Agglomerative Hierarchical Clustering

Dalam Agglomerative Hierarchical Clustering, pengukuran jarak antara kelompok-kelompok memainkan peran penting dalam menentukan kelompok mana yang harus digabungkan. Beberapa pengukuran jarak umum yang digunakan dalam clustering adalah:

Rumus Euclidean
Rumus Euclidean
  • Euclidean distance: Ini adalah metrik jarak yang paling umum digunakan dan mengukur jarak geometris antara dua titik dalam ruang.
Rumus Manhattan
Rumus Manhattan
  • Manhattan distance: Metrik jarak ini mengukur jarak antara dua titik dalam ruang dengan menjumlahkan perbedaan absolut antara koordinat titik-titik tersebut.
  • Cosine similarity: Metrik jarak ini mengukur kemiripan antara dua vektor dengan menghitung kosinus sudut antara vektor-vektor tersebut.

Kriteria Penggabungan dalam Agglomerative Hierarchical Clustering

Selain pengukuran jarak, kriteria penggabungan juga penting dalam metode ini. Beberapa kriteria penggabungan umum yang digunakan adalah:

  • Single linkage: Mengukur jarak terdekat antara dua kelompok dengan menggunakan jarak minimum antara semua pasangan titik dalam kedua kelompok.
  • Complete linkage: Mengukur jarak terjauh antara dua kelompok dengan menggunakan jarak maksimum antara semua pasangan titik dalam kedua kelompok.
  • Average linkage: Mengukur rata-rata jarak antara semua pasangan titik dalam kedua kelompok.
Baca juga :   Algoritma Dijkstra: Cara Kerja, Contoh Soal dan Implementasi

Kelebihan dan Kekurangan Agglomerative Hierarchical Clustering

Metode ini memiliki sejumlah kelebihan dan kekurangan yang perlu dipertimbangkan sebelum mengimplementasikannya. Beberapa kelebihannya adalah:

  • Metode ini dapat menghasilkan hierarki yang menggambarkan hubungan antara kelompok-kelompok.
  • Tidak perlu mengatur jumlah kelompok yang diinginkan sebelumnya.
  • Dapat digunakan dengan berbagai metrik jarak dan kriteria penggabungan.

Namun, metode ini juga memiliki beberapa kekurangan, antara lain:

  • Kompleksitas komputasional yang tinggi, terutama untuk data yang besar.
  • Sensitif terhadap outlier.
  • Interpretasi hierarki clustering dapat menjadi subjektif.

Contoh Penerapan Agglomerative Hierarchical Clustering

Metode ini dapat diterapkan dalam berbagai bidang. Berikut adalah beberapa contoh penerapannya:

1. Contoh Penerapan dalam Analisis Pasar

Dalam analisis pasar, dapat digunakan untuk mengelompokkan konsumen berdasarkan preferensi atau perilaku pembelian mereka. Hal ini dapat membantu dalam segmentasi pasar dan pengembangan strategi pemasaran yang lebih efektif.

2. Contoh Penerapan dalam Pengelompokan DNA

Dalam bioinformatika, dapat digunakan untuk mengelompokkan sekuen DNA berdasarkan kesamaan urutan nukleotida. Hal ini dapat membantu dalam studi evolusi atau identifikasi pola genetik yang berkaitan dengan penyakit.

3. Contoh Penerapan dalam Analisis Tingkah Laku Konsumen

Dalam analisis tingkah laku konsumen,  dapat digunakan untuk mengelompokkan konsumen berdasarkan preferensi, perilaku pembelian atau kebiasaan penggunaan produk. Hal ini dapat membantu dalam personalisasi pemasaran atau pengembangan produk yang lebih sesuai dengan kebutuhan konsumen.

Kesimpulan

Pada pembelajaran kita di atas dapat kita simpulkan bahwa Agglomerative Hierarchical Clustering adalah metode clustering yang kuat dalam analisis data. Dengan memahami konsep dan implementasinya, kita dapat mengelompokkan data dengan lebih baik, mengidentifikasi pola-pola yang tersembunyi dan mendapatkan wawasan berharga dari data yang kompleks.

Namun, perlu diperhatikan metode ini juga memiliki kekurangan terkait kompleksitas komputasi dan masalah burstiness dalam penggabungan kluster.

Baca juga :   Natural Language Processing (NLP): Pengertian, Cara Kerja dan Contoh Implementasi

Artikel ini merupakan bagian dari seri artikel belajar Kecerdasan Buatan dan jika ada ide topik yang mau kita bahas silahkan komen di bawah ya.