Clustering dengan K-Means Contoh dan Implementasi coding di Python

Dalam algoritma machine, kita memerlukan dataset sebagai asupan bagi algoritma dalam mengolah data dengan konsep machine learning yang digunakan. pada contoh berikut, akan digunakan konsep dan implementasi algoritma machine learning dengan K-Means dan implementasinya menggunakan bahasa pemrograman Python. berikut adalah daset sembarang yang penulis sadur dari buku Pengantar Machine Learning dengan Python dan R, pak Bedy Purnama, MT. 

TItik	X	Y
P	1.7	1.4
Q	1.4	2.3
R	3.3	4.2
S	5.7	7.8
T	3.3	5.8
U	5.5	5.4
V	4.6	6.5

Berikut adalah source code untuk membuat algorutma K-Means dengan dataset diatas. dalam implementasi coding, saya menggunakan Anaconda Navigator, para pembaca bisa menggunakan beragam editor untuk Pyhton selain Anaconda Navigator misalnya Google Colab, atau visucal studio code.

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

 

P = [1.7, 1.4]

Q = [1.4, 2.3]

R = [3.3, 4.3]

S = [5.7, 7.8]

T = [3.3, 5.8]

U = [5.5, 5.4]

V = [4.6, 6.5]

               

plt.title('K-Means Clustering')

plt.xlabel('X')

plt.ylabel('Y')

 

data = np.array([P, Q, R, S, T, U, V])

x, y = data[:, 0], data[:, 1]

 

plt.scatter(x, y, marker='D')

plt.axis([0, 7, 0, 10])

plt.grid(True)

plt.show()

Output kode program tersebut adalah: