KMeans Clustering dengan Python

Pada postingan yang lalu telah dibahas klasterisasi dengan KMeans menggunakan bahasa Matlab. Kali ini kita coba menggunakan bahasa Python dengan GUI Jupyter notebook pada Google (Google Colab).

Sebelumnya kita siapkan terlebih dahulu file data sebagai berikut. Kemudian buka Google Colab untuk mengklasterisasi file tersebut. Sebagai referensi, silahkan kunjungi situs ini. Saat ini kita dengan mudah memperoleh contoh kode program dengan metode tertentu lewat google dengan kata kunci: colab <metode>.

Mengimpor Library

Library utama adalah Sklearn dengan alat bantu Pandas untuk pengelolaan ekspor dan impor file serta matplotlib untuk pembuatan grafik.

  • from sklearn.cluster import KMeans
  • import pandas as pd
  • from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
  • from matplotlib import pyplot as plt

Perhatikan di sini KMeans harus ditulis dengan K dan M berhuruf besar, begitu pula kelas-kelas yang lain seperti MinMaxScaler

Menarik Data

Perhatikan data harus diletakan di bagian file agar bisa ditarik lewat instruksi di bawah ini. Jika tidak maka akan muncul pesan error dimana data ‘beasiswa.csv’ tidak ada.

Selain itu tambahkan instruksi untuk mengeplot data. Tentu saja ini khusus data yang kurang dari 3 dimensi. Jika lebih maka cukup instruksi di atas saj.

  • plt.scatter(df[‘IPK’],df[‘Tingkat Kemiskinan (TM)’])
  • plt.xlabel(‘IPK’)
  • plt.ylabel(‘Tingkat Miskin’)

Prediksi

Ini merupakan langkah utama yang memanfaatkan pustaka ‘KMeans’ dari Sklearn.

  • km=KMeans(n_clusters=2)
  • y_predicted=km.fit_predict(df[[‘IPK’,‘Tingkat Kemiskinan (TM)’]])
  • y_predicted

Nah, hal terpenting adalah tidak hanya menghitung y_predicted saja melainkan melabel kembali datanya. Percuma saja jika kita tidak mampu memetakan kembali siapa saja yang masuk kategori klaster ‘0’ dan ‘1’.

  • df[‘klaster’]=y_predicted
  • print(df)

Finishing

Di sini langkah terpenting lainnya adalah kembali memvisualisasikan dalam bentuk grafik dan menyimpan hasilnya dalam format CSV.

  • df1=df[df.klaster==0]
  • df2=df[df.klaster==1]
  • plt.scatter(df1[‘IPK’],df1[‘Tingkat Kemiskinan (TM)’],color=‘red’)
  • plt.scatter(df2[‘IPK’],df2[‘Tingkat Kemiskinan (TM)’],color=‘black’)
  • plt.scatter(km.cluster_centers_[:,0],km.cluster_centers_[:,1],color=‘purple’,marker=‘*’,label=‘center’)
  • plt.xlabel=‘IPK’
  • plt.ylabel=‘Tingkat Miskin’
  • plt.legend()

Hasilnya adalah grafik dengan pola warna yang berbeda tiap klaster-nya.

Salah satu kelebihan Pandas adalah dalam ekspor dan impor data. Dalam hal ini kita akan menyimpan hasil klasterisasi dengan nama ‘klasterisasi.csv’. Lihat panduan lengkapnya di sini.

  • df.to_csv(‘klasterisasi.csv’)

Silahkan file hasil sempan diunduh karena Google Colab hanya menyimpan file tersebut sementara, kecuali kalau Anda menggunakan Google Drive (lihat caranya). Untuk mengujinya kita buat satu sel baru dan coba panggil kembali file ‘klasterisasi.csv’ yang baru terbentuk itu. df=pd.read_csv(‘klasterisasi.csv’)

  • df.head()

 

Note: ada field yang belum dinamai (Unnamed), bantu ya di kolom komentar caranya. Oiya, MinMaxScaler digunakan untuk jika data ‘jomplang’ misalnya satu dimensi, IPK dari 0 sampai 4 sementara misalnya penghasilan jutaan, tentu saja KMeans ‘pusing’. Oleh karena itu perlu dilakukan proses preprocessing. Sekian, semoga bermanfaat.

Tinggalkan Balasan

Isikan data di bawah atau klik salah satu ikon untuk log in:

Logo WordPress.com

You are commenting using your WordPress.com account. Logout /  Ubah )

Gambar Twitter

You are commenting using your Twitter account. Logout /  Ubah )

Foto Facebook

You are commenting using your Facebook account. Logout /  Ubah )

Connecting to %s

This site uses Akismet to reduce spam. Learn how your comment data is processed.