ATMS-P10-Klasterisasi Teks

Apa yang dimaksud dengan klasterisasi teks?

• Proses mengelompokkan data teks

• Proses mengelompokkan data visual

• Proses mengelompokkan data audio

• Proses mengelompokkan data numerik

Apa tujuan dari klasterisasi teks dalam menganalisis data teks?

• Mengelompokkan data visual

• Mengelompokkan data numerik

• Mengelompokkan data tidak berlabel

• Mengelompokkan data berlabel

Metode klasterisasi teks yang bersifat iteratif dan mencoba untuk mempartisi dataset menjadi subkelompok non-overlapping berbeda ditentukan oleh K (cluster) disebut?

• Partitioning-based clustering

• K-Means Clustering

• Density-based Clustering

• Hierarchical Clustering

Apa kelebihan dari metode Hierarchical Clustering?

• Hanya terdapat satu hasil klaster untuk setiap kali proses

• Lebih efisien

• Menghasilkan dendogram yang dapat mempermudah pemahaman data

• Tidak perlu menentukan jumlah klaster di awal proses

Bagaimana cara mengukur kesamaan dalam klasterisasi teks?

• Jaccard coefficient, Euclidean distance, dan Manhattan distance

• Jaccard coefficient, Euclidean distance, dan cosine similarity

• Euclidean distance, cosine similarity, dan Manhattan distance

• Jaccard coefficient, cosine similarity, dan Manhattan distance

Apa contoh penerapan klasterisasi teks pada level kalimat?

• Analisis pola transaksi yang dilakukan pelanggan

• Kategorisasi berita secara otomatis

• Tweet analysis

• Rekomendasi artikel / berita baru

Apa yang dimaksud dengan hard clustering dalam klasterisasi teks?

• Setiap objek dimiliki tepat oleh satu cluster

• Sebuah objek dapat dimiliki oleh satu atau lebih cluster

• Sebuah objek dapat dimiliki oleh beberapa cluster dengan keanggotaan bersifat parsial

• Tidak ada yang benar

Metode klasterisasi teks yang mengelompokkan data berdasarkan kedekatan (kesamaan) setiap individu dengan penggabungan klaster secara progresif (berjenjang) disebut?

• Agglomerative Clustering

• Divisive Clustering

• Partitioning-based clustering

• Density-based Clustering

Apa kekurangan dari metode Hierarchical Clustering?

• Terkadang sulit menentukan jumlah klaster dari dendogram yang terbentuk

• Secara umum pembentukan klaster (dendogram) membutuhkan waktu lama

• Tidak perlu menentukan jumlah klaster di awal proses

• Dalam pembentukan klaster, algoritma tidak dapat kembali ke tahap sebelumnya

Apa yang dimaksud dengan density-based clustering dalam klasterisasi teks?

• Memasukkan setiap data ke dalam suatu klaster, walaupun data tersebut terpisah cukup jauh dari pusat data

• Tidak ada yang benar

• Mengelompokkan data berdasarkan kedekatan (kesamaan) setiap individu dengan penggabungan klaster secara progresif (berjenjang)

• Mengelompokkan data yang memiliki densitas (kerapatan) tinggi dan mengabaikan data yang berada di luar kelompoknya