dari Modul ini ngebahas dua teknik penting di machine learning: K-Means Clustering sama PCA (Principal Component Analysis). Nah, K-Means Clustering itu dipake buat ngelompokin data yang punya kemiripan karakter ke dalam sejumlah kelompok ($K$), contoh gampangnya kaya pas kita ngebagi pelanggan e-commerce jadi tim yang jarang belanja, sering belanja, atau yang hobi borong. Sedangkan PCA itu fungsinya buat dimensionality reduction, alias memangkas banyaknya variabel data yang ribet jadi beberapa komponen utama aja tanpa ngilangin informasi pentingnya. Jadi misal ada 20 variabel data mahasiswa, pake PCA bisa diringkas biar kinerjanya jauh lebih cepat, ringan, dan efisien pas dianalisis.
Tangerang, Indonesia
