Lewati ke konten utama

Kursus

Analisis Klaster di Python

MenengahTingkat Keterampilan

Diperbarui 04/2026

Dalam kursus ini, Anda akan diperkenalkan pada pembelajaran tak terawasi melalui teknik seperti hierarchical dan k-means clustering menggunakan pustaka SciPy.

Mulai Kursus Gratis

PythonMachine Learning

4 jam

14 videos

46 Latihan

3,650 XP

65,134

Pernyataan Pencapaian

Dipercaya oleh para pelajar di ribuan perusahaan

Melatih Tim?

Coba untuk Bisnis

Deskripsi Kursus

Anda mungkin pernah melihat Google News, yang secara otomatis mengelompokkan artikel berita serupa dalam satu topik. Pernahkah Anda bertanya-tanya proses apa yang berjalan di latar belakang untuk membentuk kelompok tersebut? Dalam kursus ini, Anda akan diperkenalkan pada unsupervised learning melalui pengelompokan (clustering) menggunakan pustaka SciPy di Python. Kursus ini membahas prapemrosesan data dan penerapan hierarchical clustering serta k-means clustering. Sepanjang kursus, Anda akan mengeksplorasi statistik pemain dari gim video sepak bola populer, FIFA 18. Setelah menyelesaikan kursus, Anda akan mampu dengan cepat menerapkan berbagai algoritma clustering pada data, memvisualisasikan klaster yang terbentuk, dan menganalisis hasilnya.

Persyaratan

Intermediate Python

1

Pengantar Clustering

Sebelum siap mengklasifikasikan artikel berita, Anda perlu memahami dasar-dasar clustering. Bab ini memperkenalkan Anda pada kelas algoritma machine learning yang disebut unsupervised learning dan kemudian memperkenalkan Anda pada clustering, salah satu algoritma unsupervised yang populer. Anda akan mempelajari dua teknik clustering yang populer—hierarchical clustering dan k-means clustering. Bab ini diakhiri dengan langkah-langkah prapemrosesan dasar sebelum Anda mulai melakukan clustering pada data.

Unsupervised learning: dasar-dasar

Unsupervised learning dalam dunia nyata

Penampakan Pokémon

Dasar-dasar analisis klaster

Penampakan Pokémon: hierarchical clustering

Penampakan Pokémon: klastering k-means

Persiapan data untuk analisis klaster

Menormalkan data list dasar

Visualisasikan data yang dinormalisasi

Normalisasi bilangan kecil

FIFA 18: Normalisasi data

2

Hierarchical Clustering

Bab ini berfokus pada algoritma clustering yang populer—hierarchical clustering—beserta implementasinya di SciPy. Selain membahas prosedur untuk melakukan hierarchical clustering, bab ini membantu Anda menjawab pertanyaan penting—berapa banyak klaster yang ada dalam data Anda? Bab ini diakhiri dengan pembahasan keterbatasan hierarchical clustering serta pertimbangan saat menggunakannya.

Dasar-dasar hierarchical clustering

Hierarchical clustering: metode ward

Hierarchical clustering: metode single

Hierarchical clustering: metode complete

Visualisasikan klaster

Visualisasikan klaster dengan matplotlib

Visualisasikan klaster dengan seaborn

Berapa banyak klaster?

Buat dendrogram

Berapa banyak klaster pada data comic con?

Keterbatasan hierarchical clustering

Mengukur waktu eksekusi hierarchical clustering

FIFA 18: mengeksplorasi pemain bertahan

3

K-Means Clustering

Bab ini memperkenalkan algoritma clustering yang berbeda—k-means clustering—beserta implementasinya di SciPy. K-means clustering mengatasi kelemahan terbesar dari hierarchical clustering yang dibahas pada bab sebelumnya. Karena dendrogram khusus untuk hierarchical clustering, bab ini membahas satu metode untuk menentukan jumlah klaster sebelum menjalankan k-means clustering. Bab ini diakhiri dengan pembahasan keterbatasan k-means clustering serta pertimbangan saat menggunakan algoritma ini.

Dasar-dasar pengelompokan k-means

K-means clustering: latihan pertama

Waktu eksekusi k-means clustering

Berapa banyak klaster?

Metode elbow pada klaster yang berbeda jelas

Metode elbow pada data seragam

Keterbatasan pengelompokan k-means

Dampak seed pada klaster yang berbeda

Pola pengelompokan seragam

FIFA 18: kembali ke defender

4

Clustering di Dunia Nyata

Sekarang Anda telah mengenal dua teknik clustering yang paling populer, bab ini membantu Anda menerapkan pengetahuan tersebut pada masalah dunia nyata. Bab ini terlebih dahulu membahas proses menemukan warna dominan dalam sebuah gambar, sebelum berlanjut ke masalah yang dibahas pada pengantar—clustering artikel berita. Bab ini diakhiri dengan pembahasan clustering dengan banyak variabel, yang membuat seluruh data sulit untuk divisualisasikan.

Warna dominan pada gambar

Ekstrak nilai RGB dari gambar

Berapa banyak warna dominan?

Tampilkan warna dominan

Pengelompokan dokumen

TF-IDF untuk alur film

Term teratas dalam cluster film

Clustering dengan banyak fitur

Clustering dengan banyak fitur

Pemeriksaan dasar pada klaster

FIFA 18: apa yang membuat pemain komplet?

Sampai jumpa!

Analisis Klaster di Python

Kursus
Selesai

Memperoleh Surat Keterangan Prestasi

Tambahkan kredensial ini ke profil LinkedIn, resume, atau CV Anda
Bagikan di media sosial dan dalam penilaian kinerja AndaDaftar sekarang

Bergabung dengan 19 juta pelajar dan mulai Analisis Klaster di Python Hari Ini!

Kembangkan keterampilan data Anda dengan DataCamp untuk Mobile

Buat kemajuan di mana saja dengan kursus mobile kami dan tantangan coding harian 5 menit.