Description

Buku ini membahas konsep clustering dalam unsupervised learning sebagai metode pengelompokan data tanpa label. Tujuannya adalah menemukan pola dan struktur alami dalam dataset dengan mengelompokkan data berdasarkan kesamaan karakteristik. Berbagai algoritma populer dijelaskan, seperti K-Means, Hierarchical Clustering, DBSCAN, Mean Shift, Gaussian Mixture Model (GMM), Spectral Clustering, dan Agglomerative Clustering. Setiap metode memiliki pendekatan unik dalam membentuk cluster, baik berbasis jarak, kepadatan, maupun probabilitas. Melalui clustering, data kompleks dapat diorganisasi menjadi kelompok bermakna yang bermanfaat untuk analisis, segmentasi, dan pengambilan keputusan dalam berbagai bidang aplikasi machine learning.