{"id":3621,"date":"2023-07-16T12:08:13","date_gmt":"2023-07-16T12:08:13","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/id\/metode-siku-di-sungai\/"},"modified":"2023-07-16T12:08:13","modified_gmt":"2023-07-16T12:08:13","slug":"metode-siku-di-sungai","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/id\/metode-siku-di-sungai\/","title":{"rendered":"Cara menggunakan metode elbow di r untuk mencari cluster yang optimal"},"content":{"rendered":"

<\/p>\n

\n

Salah satu algoritma pengelompokan yang paling umum digunakan dalam pembelajaran mesin dikenal sebagai pengelompokan k-means<\/strong> .<\/span><\/p>\n

K-means clustering adalah teknik di mana kita menempatkan setiap observasi dari suatu dataset ke dalam salah satu K<\/em> cluster.<\/span><\/p>\n

Tujuan akhirnya adalah untuk memiliki K<\/em> cluster dimana pengamatan dalam setiap cluster cukup mirip satu sama lain, sedangkan observasi dalam cluster yang berbeda sangat berbeda satu sama lain.<\/span><\/p>\n

Saat melakukan k-means clustering, langkah pertama adalah memilih nilai K<\/em> \u2013 jumlah cluster yang ingin kita observasi.<\/span><\/p>\n

Salah satu cara paling umum untuk memilih nilai K<\/em> dikenal sebagai metode siku<\/strong> , yang melibatkan pembuatan plot dengan jumlah cluster pada sumbu x dan total jumlah kuadrat pada sumbu y, kemudian mengidentifikasi di mana \u201clutut\u201d atau belokan muncul dalam plot.<\/span><\/p>\n

Titik pada sumbu x di mana \u201clutut\u201d muncul memberi tahu kita jumlah cluster optimal untuk digunakan dalam algoritma clustering k-means.<\/span><\/p>\n

Contoh berikut menunjukkan cara menggunakan metode siku di R.<\/span><\/p>\n

Contoh: Menggunakan Metode Siku di R<\/strong><\/span><\/h2>\n

Untuk contoh ini, kami akan menggunakan kumpulan data Penangkapan AS<\/strong> yang dibangun ke dalam R, yang berisi jumlah penangkapan per 100.000 orang di setiap negara bagian AS pada tahun 1973 karena pembunuhan, penyerangan, dan pemerkosaan, serta persentase populasi setiap negara bagian yang tinggal di daerah perkotaan. daerah. , UrbanPop.<\/span><\/p>\n

Kode berikut menunjukkan cara memuat kumpulan data, menghapus baris dengan nilai yang hilang, dan menskalakan setiap variabel dalam kumpulan data agar memiliki rata-rata 0 dan deviasi standar 1:<\/span><\/p>\n

 #load data<\/span>\ndf <-USArrests\n\n#remove rows with missing values<\/span><\/strong>\ndf <- na. omitted<\/span> (df)\n\n#scale each variable to have a mean of 0 and sd of 1<\/span><\/strong>\ndf <- scale(df)\n\n#view first six rows of dataset<\/span>\nhead(df)\n\n               Murder Assault UrbanPop Rape\nAlabama 1.24256408 0.7828393 -0.5209066 -0.003416473\nAlaska 0.50786248 1.1068225 -1.2117642 2.484202941\nArizona 0.07163341 1.4788032 0.9989801 1.042878388\nArkansas 0.23234938 0.2308680 -1.0735927 -0.184916602\nCalifornia 0.27826823 1.2628144 1.7589234 2.067820292\nColorado 0.02571456 0.3988593 0.8608085 1.864967207\n<\/strong><\/pre>\n
 Untuk menemukan jumlah cluster yang optimal untuk digunakan dalam algoritma k-means, kita akan menggunakan fungsi fviz_nbclust()<\/strong> dari paket factoextra<\/strong> untuk membuat plot jumlah cluster versus total jumlah kuadrat:<\/span> <\/p>\n
 library<\/span> (cluster)\nlibrary<\/span> (factoextra)\n\n#create plot of number of clusters vs total within sum of squares<\/span>\nfviz_nbclust(df, kmeans, method = \u201c wss<\/span> \u201d)<\/strong> <\/pre>\n
\"Metode<\/p>\n
 Pada grafik ini terlihat terdapat \u201cknee\u201d atau kekusutan pada k = 4 cluster. Ini adalah titik di mana total jumlah kuadrat mulai stabil.<\/span><\/p>\n
 Hal ini memberitahu kita bahwa jumlah cluster optimal untuk digunakan dalam algoritma k-means adalah 4.<\/span><\/p>\n
 Catatan<\/strong> : Meskipun kita mungkin mendapatkan total jumlah kuadrat yang lebih rendah dengan menggunakan lebih banyak cluster, kita mungkin akan melakukan overfit pada data pelatihan<\/a> dan oleh karena itu algoritma k-means tidak akan bekerja dengan baik pada data pengujian.<\/span><\/p>\n
 Kita dapat menggunakan fungsi kmeans()<\/strong> dari paket cluster<\/strong> untuk melakukan k-means clustering pada dataset menggunakan nilai optimal k<\/em> dari 4:<\/span><\/p>\n
 #make this example reproducible\nset. seeds<\/span> (1)<\/span>\n\n#perform k-means clustering with k = 4 clusters\n<\/span>km <- kmeans(df, centers = 4, nstart = 25)\n\n#view results\n<\/span>km\n\nK-means clustering with 4 clusters of sizes 16, 13, 13, 8\n\nCluster means:\n      Murder Assault UrbanPop Rape\n1 -0.4894375 -0.3826001 0.5758298 -0.26165379\n2 -0.9615407 -1.1066010 -0.9301069 -0.96676331\n3 0.6950701 1.0394414 0.7226370 1.27693964\n4 1.4118898 0.8743346 -0.8145211 0.01927104\n\nVector clustering:\n       Alabama Alaska Arizona Arkansas California Colorado \n             4 3 3 4 3 3 \n   Connecticut Delaware Florida Georgia Hawaii Idaho \n             1 1 3 4 1 2 \n      Illinois Indiana Iowa Kansas Kentucky Louisiana \n             3 1 2 1 2 4 \n         Maine Maryland Massachusetts Michigan Minnesota Mississippi \n             2 3 1 3 2 4 \n      Missouri Montana Nebraska Nevada New Hampshire New Jersey \n             3 2 2 3 2 1 \n    New Mexico New York North Carolina North Dakota Ohio Oklahoma \n             3 3 4 2 1 1 \n        Oregon Pennsylvania Rhode Island South Carolina South Dakota Tennessee \n             1 1 1 4 2 4 \n         Texas Utah Vermont Virginia Washington West Virginia \n             3 1 2 1 1 2 \n     Wisconsin Wyoming \n             2 1 \n\nWithin cluster sum of squares by cluster:\n[1] 16.212213 11.952463 19.922437 8.316061\n (between_SS \/ total_SS = 71.2%)\n\nAvailable components:\n\n[1] \"cluster\" \"centers\" \"totss\" \"withinss\" \"tot.withinss\" \"betweenss\"   \n[7] \"size\" \"iter\" \"ifault\"         \n<\/strong><\/pre>\n
 Dari hasilnya kita dapat melihat bahwa:<\/span><\/p>\n