TA M7 C

Dibawah ini yang merupakan algoritma K-means clustering… 

• Mencoba mengelompokkan item ke dalam bentuk cluster 

• Menyusun data kedalam urutan berdasarkan nilai-nilai tertentu 

• Mengidentifikasi outlier dalam data 

• Membuat pohon keputusan untuk klasifikasi data 

Apa arti dari nilai inertia kecil?  

• Poin dekat satu sama lain.  

• Poin tersebar secara merata.  

• Poin tersebar secara luas.

• Poin terletak pada titik pusat cluster 

Bagaimana cara kerja K-medoids dalam menginisialisasi?  

• Dengan menghitung rata-rata dari setiap cluster. 

• Dengan memilih titik acak sebanyak k, yang kita sebut sebagai centroid.  

• Dengan memilih titik acak sebanyak k, yang kita sebut sebagai medoids.  

• Dengan menghitung jarak antara setiap titik data dengan titik pusat terdekat. 

Sebutkan 2 parameter density pada DBSCAN!  

• Epsilon dan MaxPts  

• Jarak dan MinPts  

• Radius dan MinPts  

• Density dan MinPts 

Sebutkan association rule yang digunakan pada gambar dibawah! 

• Percaya diri 

• Confidence 

• Confident 

• Ciptadent

Sintaks yang tepat untuk mengimpor modul KMeans adalah…  

• import KMeans from sklearn.cluster  

• import sklearn.cluster.KMeans  

• from sklearn.cluster import KMeans 

• from sklearn import KMeans 

Sintaks df_new.isnull().sum() digunakan untuk…  

• Menambahkan nilai yang hilang ke DataFrame.  

• Mengganti nilai yang hilang dengan nilai rata-rata.  

• Mengecek nilai yang hilang  

• Menghapus baris yang memiliki nilai yang hilang. 

Jika ingin mencari nilai k, maka isian rumpang codingan yang tepat adalah…  

• maxDepth 

• minPts 

• kmeans 

• silhouette 

Jika ingin clustering menggunakan KMedoids, maka isian rumpang codingan yang tepat adalah…  

• KMedoids 

• DBSCAN 

• Hierchical 

• Kmeans 

Jika ingin menampilkan sebuah grafik, maka isian rumpang codingan yang tepat adalah…  

• graph.show()  

• display.plot()  

• plot.show()  

• plt.show()