KMeans
Summary
TLDRThis video script delves into the unsupervised learning algorithms of KNN and k-means clustering. It explains the concept of clustering without predefined labels, detailing the steps of k-means clustering, including randomly assigning data points to clusters, calculating centroids, and reallocating data points based on the nearest centroid. The script also covers the iterative process of updating centroids and reallocating data until convergence. It provides formulas for centroid calculation and Euclidean distance, illustrating the process with an example dataset and visualizing the final clusters.
Takeaways
- 😀 The video discusses the K-means clustering algorithm, which is part of unsupervised learning and does not require labeled data.
- 🔍 K-means clustering involves dividing data into a specified number of clusters based on the proximity of data points.
- 📝 The initial step in K-means is to randomly assign data points to clusters and then iteratively refine the clusters based on the centroids.
- 📊 The centroid of a cluster is calculated as the average of all data points within that cluster, which is used to determine the cluster's center.
- 📐 The Euclidean distance formula is used to measure the distance between data points and centroids to assign points to the nearest cluster.
- 🔄 The algorithm involves iterative steps of recalculating centroids and reallocating data points to the nearest centroid until convergence is reached.
- 📈 The process continues until there are no more changes in the centroids or the changes are below a predetermined threshold, indicating the optimal clustering.
- 📚 The script provides an example of how data points are allocated to clusters and how centroids are recalculated in each iteration.
- 📉 The video also explains how data points can change clusters during the iteration process if they are closer to a different centroid.
- 🎯 The objective function, which measures the sum of squared distances of points to their respective centroids, is minimized during the clustering process.
- 🏁 The video concludes with the final clusters formed after several iterations, which represent the best division of the data into distinct groups.
Q & A
What is the main topic discussed in the video script?
-The main topic discussed in the video script is the K-means clustering algorithm, which is a part of unsupervised learning and does not rely on labeled data.
What does the term 'unsupervised learning' imply in the context of the script?
-In the context of the script, 'unsupervised learning' implies a type of machine learning where the algorithm learns from data without any explicit guidance or labels, such as in clustering tasks.
What is the purpose of the K-means clustering algorithm?
-The purpose of the K-means clustering algorithm is to partition a set of data points into K distinct clusters based on their features, where the number of clusters K is specified beforehand.
How does the K-means algorithm determine the initial clusters?
-The K-means algorithm initially assigns data points to clusters randomly. It then iteratively refines the clusters based on the distance of each data point to the centroid of each cluster.
What is the role of the centroid in K-means clustering?
-The centroid in K-means clustering is the center point of a cluster. It is calculated as the average of all data points in the cluster and is used to determine the allocation of data points to clusters.
What is the Euclidean distance mentioned in the script, and how is it used in K-means clustering?
-The Euclidean distance is a measure of the straight-line distance between two points in Euclidean space. In K-means clustering, it is used to calculate the distance between data points and the centroids of clusters to determine the closest cluster.
How does the script describe the iterative process of K-means clustering?
-The script describes the iterative process of K-means clustering as one where the algorithm calculates the centroids, assigns data points to the nearest centroid, and then updates the centroids based on the new cluster allocations until there are no more changes or a threshold is met.
What is the significance of the threshold in the K-means algorithm mentioned in the script?
-The threshold in the K-means algorithm is a predefined value that determines when to stop the iterative process. If the change in the objective function (such as the sum of squared distances to the centroids) is less than the threshold, the algorithm stops iterating.
Can you provide an example of how the script explains the allocation of data points to clusters?
-The script provides an example where data points are initially assigned to clusters randomly. It then explains how the centroids are recalculated and data points are reassigned to the nearest centroid, illustrating the process with a visual representation of the data points and clusters.
What is the objective function mentioned in the script, and how does it relate to the K-means clustering process?
-The objective function in the script refers to a measure of the clustering quality, such as the sum of squared distances of data points to their respective centroids. The K-means clustering process aims to minimize this objective function by adjusting the centroids and cluster allocations.
How does the script illustrate the final result of the K-means clustering process?
-The script illustrates the final result by showing the data points assigned to their respective clusters after several iterations, with the centroids calculated and the objective function minimized, indicating the best possible division of the data into clusters.
Outlines
📚 Introduction to Unsupervised Learning Algorithms
The script begins with an introduction to unsupervised learning, specifically focusing on the K-means clustering algorithm and the KNN (K-Nearest Neighbors) algorithm. It explains that these algorithms are part of unsupervised learning because they work with data that does not have labels. The K-means algorithm is described as a method of dividing data into clusters based on the distance from the centroid of each cluster. The process involves determining the number of clusters, randomly allocating data to clusters, calculating centroids, and then iteratively refining the allocation of data to the nearest centroid until no further changes occur. The script also mentions genetic algorithms and promises to provide examples and use cases to clarify the concepts.
🔍 Detailed Explanation of K-means Clustering
This paragraph delves deeper into the K-means clustering process, starting with the initial random allocation of data into clusters and the calculation of centroids using the average of the data points within each cluster. It explains the iterative steps of the algorithm, which include reassigning data points to the nearest centroid and updating the centroids based on their new data points. The script also provides formulas for calculating the centroids and the Euclidean distance between data points and centroids. An example with 10 data points is given to illustrate the process, showing how data is initially assigned to three clusters and then reassigned based on the calculated centroids.
📈 Visualization and Iterative Refinement of Clusters
The script moves on to discuss the visualization of the clustering process, showing how the original data is mapped and then reorganized based on the clusters. It describes the initial assignment of data points to clusters and how the centroids are recalculated after each iteration. The example continues with the calculation of the centroids for three clusters and the reassignment of data points based on their proximity to these centroids. The script also explains how the process continues until the centroids no longer change significantly, indicating that the algorithm has converged to an optimal solution.
🏁 Conclusion and Final Results of Clustering
The final paragraph wraps up the explanation of the K-means clustering algorithm by discussing the stopping criteria based on the threshold for changes in the centroids or the objective function. It illustrates how, after several iterations, the algorithm reaches a point where no further changes occur in the data allocations, and the clusters are considered stable. The script concludes by presenting the final clusters as the best division of the data into three groups, signifying the successful application of the K-means algorithm. The speaker thanks the audience for their attention and encourages them to continue learning.
Mindmap
Keywords
💡KNN Algorithm
💡K-Means Clustering
💡Unsupervised Learning
💡Cluster
💡Centroid
💡Euclidean Distance
💡Genetic Algorithm
💡Data Allocation
💡Threshold
💡Objective Function
💡Iteration
Highlights
Introduction to the K-means clustering algorithm, a method of unsupervised learning where data lacks specific labels.
Explanation of K-means as a clustering technique that groups data based on distances rather than predefined labels.
The first step in K-means involves determining the number of clusters without any data labels.
Random allocation of data into clusters as an initial step in the K-means algorithm.
Calculation of cluster centroids using the average of data points within each cluster.
The iterative process of reallocating data to the nearest centroid and updating centroids based on new positions.
Use of the Euclidean distance formula to measure the proximity between data points and centroids.
Visual representation of data points and their allocation to clusters in a graphical format.
Description of how data points are reallocated to different clusters based on minimum distance calculations.
The concept of centroids moving to new positions as a result of data re-allocation among clusters.
Iterative process continues until there are no changes in data allocation or centroid positions, indicating convergence.
Calculation of the objective function to measure the compactness of clusters and guide the stopping criterion.
Example of data points changing clusters due to recalculations of distances and centroids.
Final visualization of the data points distributed into their respective clusters after several iterations.
The impact of the number of clusters on the outcome of the K-means clustering and the importance of choosing the right number.
Practical applications of K-means clustering in various fields, demonstrating its versatility and usefulness.
Conclusion summarizing the key points of K-means clustering and its significance in unsupervised learning.
Transcripts
Halo assalamualaikum warahmatullahi
wabarakatuh dalam video ini saya akan
membahas tentang algoritma KNN
clustering k-means clustering ini
termasuk kedalam unsupervised learning
jadi datanya itu tidak memiliki label
secara khusus ya makanya disebutnya
Cluster bahkan klasifikasi kemin ini
juga merupakan salah satu algoritma
Hai yang akan dibahas dalam tugas besar
baik kita langsung saja baik yang
pertama sedikit definisi itu kemin
kemudian algoritma genetik Seperti apa
Lalu ada contoh kasus yang memperjelas
search penggunaan keinginan pengenalan
sedikit tentang keinginan sebelum kita
lanjut ke algoritmanya ya kennels ini
merupakan algoritma pengelompokan yang
disebutnya klastering karena memang
pembentukan kelompoknya tidak
berdasarkan label data yang melekat jadi
terserah kita kita mau membagi data
tersebut jadi berapa kelompok atau
berapa-berapa Cluster gitu ya ah ah
Hai kennis juga merupakan salah satu
algoritma yang mengandalkan jarak-jarak
si sentroid atau pusat Cluster nya
terhadap data yang lain nasti ini
langkah-langkah Jaya yang pertama
menentukan jumlah Cluster atau kelompok
Terserah mau membaginya mau jadi berapa
kita punya 1000 data model lebih jadi
berapa gitu ya kemudian alokasikan data
kedalam kelompok secara acak ini untuk
pertama kali data itu akan Disimpan dulu
ke kelompok-kelompok secara acak tapi
nanti akan diatur berdasarkan jarak si
data tersebut terhadap sentroid ya
langkah ketiganya Tentukan atau hitung
pusat Cluster dari data yang ada di
masing-masing Cluster jadi pembentukan
sentroid juga ada caranya atau rumusnya
and kemudian berdasarkan ep
Hai pembentukan Cluster awal tadi
alokasikan masing-masing data ke
sentroid terdekat jadi gedung jarak gitu
ya update kembali langkah 3 Jika masih
ada data yang berpindah Cluster atau ada
perubahan nilai sentroid diatas nilai
ambang atau threshold yang ditentukan
maka si interaksi masih akan terus
dilanjutkan Ya baik kita langsung saja
lihat contoh nah ini beberapa rumusnya
sebelum masuk ke contoh kita lihat dulu
rumusnya yang pertama rumus sentroid
atau titik pusat Cluster ya ini dihitung
dengan cara menghitung rata-rata ini
sebetulnya ya menghitung rata-rata data
dari setiap Cluster c itu berarti
Cluster Nyai itu tergantung dari jumlah
fiturnya ya ini
siapa kemudian elne itu adalah jumlah
data yang ada dilakukan dalam kelompok
tersebut kemudian si x-nya itu adalah
datanya ya Nah lalu khitan adalah
muncullah muncul rumus euclidean
distance ini memang cara menghitung
jarak yang paling mudah gitu ya Nah ini
rumusnya kemudian neneknya ini credition
kemudian disini pengalokasian
keanggotaan titik Ya jadi setelah
dihitung jaraknya akan dicari yang
paling dekat ya cari yang paling dekat
kalau dekat berarti ditandain kalau
tidak ya berarti nol itu fungsi obyeknya
seperti ini Tentunya banyak ya museum
jektv yang lain tapi pertama biasanya
nol dulu ya Nah ini contohnya misalkan
kita punya 10
Hai ini ada 10 datang nih
Oh ya cirinya ada dua ada X ada y ini
datanya misalkan kita tentukan kayaknya
atau jumlah kasetnya tiga ya walaupun
tidak ada ketentuan berapa Udah mau
begini berapa juga terserah itu
tergantung kebutuhan Nah kita coba dulu
kayaknya itu tiga atau Cluster nya tuh
ada agak tidak dibuat jadi tiga kelompok
ya muncul kitabnya nol kemudian
travelnya 0,80 825 nah tergantung kasus
ya bisa biasanya digunakan referensi
untuk kasus serupa berapa travelnya Nah
untuk kasus cara untuk latihan ini kita
paket resellernya 0,8 eh kemudian disini
visualisasi untuk data asli disini kan
bentuknya Factor ya ada exadaya gitu nah
ini untuk dan 11 ini berarti data
kemudian ini data yang lainnya juga sama
GT dipetakan nah ini data-data aslinya
data awalnya kemudian nah ini di setelah
direndam berdasarkan Cluster nya jadi
ditandai kita lihat lainnya di sini ya
kelompok satu ini Kotak Merah kelompok2
segitiga hijau kemudian kelompok 3
Diamond biru Nah kita lihat hasil rem
dan ternyata data ke Sabtu ada dua data
ya ada dua data di Cluster di kelompok
satu kemudian ada tiga empat lima ya
lima data dikelompokkan kedalam dua dan
tiga dan tadi kelompok ke-3 selanjutnya
data yang tadi kita simpan
nge-rap ke masing-masing Cluster tadi
data ke 1 dan data ke-4 itu ada di
Cluster 1 inilah kelompok 1 atau
kelompok satu yang kemudian kelompok
yang kedua tadi ada lima akan yaitu data
kedua ketiga keenam ke-8 dan kesepuluh
kemudian kelompok ketiganya data ke-5
ke-7 dan ke-9 ya di sini jadi ada dua
kemudian Ada lima ada tiga ya seperti
visualisasi sebelumnya nah kemudian
masing-masing ciri carikan data ke 1 itu
1,1 ya dia ada di kelompok 1 berarti K1
FX K1 efek gitu ya ini ke FX1 tv-nya
satu tapi ini kan kelompok 1 ya ini
ditetapkan kemudian yang
chordata keempat juga sama dia ada di
Cluster 1 Berarti ada di kolom ke-1 dan
ke-2 ya ini adalah untuk kelompok satu
kemudian kelompok gue juga sama ini
kedua kadonya berarti kelompok 2 ya FX
ini berarti dota.exe nya kemudian ini
fb-nya ini kelompok ketiga nah kemudian
ini dijumlahkan ke-23 21-18 6 dan 14
kemudian hit kita hitung clusternya
caranya dengan dibuat rata-rata ya di
sini untuk fitur X Nah untuk kelompok
satu terlihat kelompok satu dulu ya yang
kelompok satu ada dua dibagi dua karena
disini rumusnya total K1 FX dibagi total
ke-10 tidur
Wu dianya juga sama
Hai dibagi dua
Oh ya 1,5
Hai itu juga dengan data kedua dan
ketiga ini hasilnya ini adalah
sentralnya sentroid kelompok pertama
adalah 11 koma lima kemudian Sentral
yang kedua adalah 4,2 dengan 3,6 lalu
yang ketiga ada dua dan that come 6667
kemudian hasilsemen yang tadi ya
sentroid ya kemudian Hitung jarak data
ke sentroid jadi semua data kita hitung
jaraknya ke sentroid yang untuk datang
ke satu pakai rumus klien ya ini saya
langsung tampilkan saja hasilnya untuk
datang ke satu jarak kerja satunya 0,5
ya kemudian
4,1 dan seterusnya kemudian ke C3
ternyata 3,8 nah data yang lain juga
sama tentang kedua juga dihitung ke
Centro ininya sentroid dingin ya Centro
ini karena ini adalah sentroid
play-doh kemudian dicari masing-masing
jarak minimumnya yang paling kecilnya
Apakah di jarak untuk data ke 1 ternyata
jarak terdekatnya ke C1 di sini ya 0,5
jadi yang ditulis disini diminumnya
adalah 0,5 maka yang tadinya dia ada di
satu tetap di satu kelompok barunya
sesuai dengan posisi dia ya kan 0,5 itu
udah di C1 data didata ke-1 juga Memang
ada di C1 tuh ya kemudian data kedua
juga sama data kedua dihitung juga
jaraknya ke C1 kekerasan red1 jendral2
dan sentrewe tiga kemudian cari data
terkecilnya jarak terkecilnya ternyata
2,6 2,6 itu ada merokok dc2 jadi tidak
ada perubahan
Hai yang sebelumnya C2 yang baru juga C2
Nah sekarang saya mau memperlihatkan
contoh yang pindah Cluster ya Nah ini
Hai datang ke delapan Ya data ke-8 ia
dihitung jaraknya ternyata dia itu
sebetulnya ada di C2 sebelumnya yah
makanya ditandai merah nih tapi setelah
dihitung jaraknya ternyata dia itu
dekatnya ke C3 itu ya makanya perubahan
seller kelompoknya berubah yang tadinya
dua jadi tiga gitu ya Nah kita lihat
lagi contoh yang pindah sentroid dia
pindah Cluster nah ini data ke-10 juga
sama pindah melayang dia harus biasanya
ada di sini nih tadinya ada di 2
ternyata setelah dihitung jaraknya ke C1
C2 C3 ternyata yang terdekat itu adalah
C3 maka dia pindah
yang tadinya C2 jadi c tidak nyata ya
Nah kemudian dijumlahkan semuanya yang
minimum ya ya yang minumnya itu
ditambahkan Setia rata-rata Cluster
setiap kelompok ini ada yang satu ada
yang 13 sayang3.com a33 ini dijumlahkan
semuanya ternyata hasilnya 17,5 079
setelah dihitung dia letaknya yang tadi
F fungsi objektifnya 17,5 ini dikurangin
olkm sebelumnya fungsi objektif
sebelumnya nol terkenal jadi hasilnya
17,5 079 ini lebih dari travel travelnya
tadikan 0,8 ya
ini terjadi iterasinya masih berlanjut
Ya selain itu juga ada data yang
pindah-pindah Cluster sehingga
iterasinya dilanjutkan nah proses yang
sama juga terjadi pada interaksi
selanjutnya Nah kita lihat di sini dari
ilustrasinya ada perubahan di sini ya
kelompok satu masih tetap sama
Hai kemudian kelompok 2 ini ada
perubahan dia berkurang ya kemudian ini
kelompok 3 bertambah dia dapat tambahan
dari kelompok 2 kita ya
Hai nah kemudian kita hitung lagi proses
lagi sama seperti terasi sebelumnya
dapat lagi sentroid yang baru murah
file-nya Touch Android baru dihitung
lagi fungsi objektifnya ternyata 11,8 44
deltanya 5,6 615 ini masih lebih dari
threshold jadi lanjut ya tapi kita lihat
dulu ini ada yang pindah nggak
ngeladenin daya data kelima ternyata
pindah kemudian yang lain tetap sama nah
berikutnya kita lihat lagi perubahannya
ini kelompok siang ke-1 di kelompok
kedua tetap
Hai dari sebelumnya ya Ini kelompok 3
dan kelompok satu ini mengalami
perubahan lalu di sini kita lihat tung
lagi ya karena lanjut dihitung lagi
sentroid yang terbarunya ngendi hitung
lagi deltanya adelta Nindya Nindya tak
ini fungsi objektif karo maaf nah
ternyata 0,7 tadi three soalnya kan 0,8
ya di awal Nah itu berarti kurang dari
treshold berarti stop interaksinya ya
interaksinya berhenti Kita lihat Datanya
ada yang berubah lagi enggak tidak ada
ya
Hai jadi datanya sudah tidak mengalami
perubahan lagi nah kita lihat lagi
hasilnya ternyata setelah tiga iterasi
hasilnya seperti ini kelompok satu
kelompok 2 dan ini kelompok 3 inilah
yang dianggap sebagai hasil terbaik dari
pembagian tiga sekelompok demikian
penjelasan tentang game in classroom
Terima kasih Selamat belajar ya
Weitere ähnliche Videos ansehen
5.0 / 5 (0 votes)