Modul ini membahas pembelajaran tak terawasi, yaitu teknik menemukan struktur pada data yang tidak memiliki label. Materinya mencakup clustering, K-Means, DBSCAN, metode hierarkis, reduksi dimensi, dan PCA. Teknik-teknik tersebut melengkapi pembelajaran terawasi yang bekerja dengan label sejak awal.
Pembelajaran Tak Terawasi
Modul tak terawasi: clustering, K-Means, DBSCAN dan hierarki, reduksi dimensi, serta PCA.
0/0 selesai
- Konsep Clustering
Clustering sebagai pencarian struktur tanpa label beserta tantangan menilai hasilnya.
- K-Means
Algoritma K-Means, pemilihan jumlah cluster, dan keterbatasannya.
- DBSCAN dan Metode Hierarkis
DBSCAN berbasis kepadatan dan clustering hierarkis sebagai alternatif K-Means.
- Reduksi Dimensi
Kutukan dimensionalitas dan alasan mereduksi dimensi sebelum pemodelan.
- PCA
PCA: komponen utama, varians yang dijelaskan, dan pemakaiannya untuk visualisasi.