Seri Machine Learning | Python Clustering | Hierarchical Clustering - #129

#TutorialBelajar #SeriMachineLearning

Oke gaes, melanjutkan video pertama clustering dengan k-means yang link nya kalian bisa liat di atas sini(k-means), sekarang di edisi vlog ke 129 ini, kita lanjut lagi untuk algoritma ke 2 dari model clustering yaitu... hierarchical clustering (algoritma).
Untuk hierarchical clustering ini, misinya masih sama dengan sebelumnya, yaitu memprediksi 2 inputan berupa usia dan gaji berada pada kluster yang mana dari total sebanyak 200 data yang ditrain dalam proses ini.
Pada algoritma kedua ini, library yang digunakan pun masih sama dengan clustering k-means, yaitu ...(cover)
Oiya, sumber data berasal dari akun github saya yg juga dipake di vlog ke 101. Link nya cek di atas (101).
Nah, jadi karena codingan python utk algoritma hierarchical mirip2 dengan k-means, maka kita ambil dulu file sebelumnya trus tinggal kita ganti nama dengan yg baru.

import pandas as pd
import numpy as np
import seaborn as sns

X = vlog128[['Usia','Gaji (juta)']]
y = vlog128['Skor Belanja (1-100)']

n_clusters = 5
hc = AgglomerativeClustering(n_clusters, affinity='euclidean', linkage='ward')
#print(X)

nc = []
for i in range(n_clusters):

usia = input("Usia (thn): ")
usia = int(usia)
gaji = input("Gaji (juta): ")
gaji = int(gaji)
data = [usia,gaji]

[galuhnr]

Terima kasih penjelasannya pak mudah dipahami

Kalo boleh request tutorial, apakah bapak bisa untuk algoritma centroid linkage? Karena untuk library sklearn tidak mendukung linkage centroid. Mohon pencerahannya pak🙏
Terima kasih banyak