17106050001 – Aprilia Nuryanti
Unsupervised learning adalah salah satu tipe algoritma machine learning yang digunakan untuk menarik kesimpulan dari datasets yang terdiri dari input data labeled response. Metode unsupervised learning yang paling umum adalah analisa cluster, yang digunakan pada analisa data untuk mencari pola-pola tersembunyi atau pengelompokan dalam data. Salah satu algoritma yang digunakan metode unsupervised learning adalah K-Means algoritma.
Pendekatan unsupervised learning tidak menggunakan data latih atau data training untuk melakukan prediksi maupun klasifikasi. perbedaan Supervised Learning dengan Unsupervised Learning yaitu Supervised learning membutuhkan data training (harus dilatih terlebih dahulu) sedangkan unsupervised learning tidak membutuhkan data training (tidak perlu dilatih terlebih dahulu).
Misal dalam kasus pembagian kelompok mahasiswa pada suatu kelas yang akan dikelompokkan menjadi beberapa orang ini kedalam beberapa kelompok. Misalkan jumlah kelompok ada 4. Maka mahasiswa dikelompokkan menurut kesamaan ciri-ciri (atribut): berdasarkan indeks prestasi, jarak tempat tinggal atau gabungan keduanya. Dalam dua dimensi sumbu x merepresentasikan indeks prestasi, sumbu y merepresentasikan jarak tempat tinggal.
Teknik unsupervised : mahasiswa sebagai objek dari tugas kita, bisa dikempokkan dalam 4 kelompok menurut kedekatan IP dan jarak tempat tinggal. Pengelompokan ini, diasumsikan dalam satu kelompok, anggota-anggotanya harus memunyai kemiripan yang tinggi dibanding anggota dari kelompok lain.
Teknik supervised : output dari unsupervised dipakai sebagai guru dalam proses training dengan menggunakan teknik pengenalan pola , Dan dalam pemisahkan data training dan data testing (pelatih) maka diperlukan fungsi pemisah.
Data Mining 2020 