## K-Means Clustering to Design Radial Basis Function Neural Network (RBFNN) Classifiers
Gellysa Urva Sekolah Tinggi Teknologi Dumai Jl. Utama Karya Bukit Batrem II Dumai e-mail: gellysa.urva@gmail.com

## ABSTRAK
Radial  Basis  Function  Neural  Network  (RBFNN)  is  hybrid  network.  It  is  combination training  both  supervised  and  unsuvervised.  RBFNN  does  not  use  generally  activation function  in  Neural  Network.    It  use  radial  based  function.  Dalam  proses  membangun arsitektur  JSTRBF  membutuhkan  proses cluster .    Pada  penelitian  ini,  penulis menggunakan algoritma K-Means Clustering , dimana algoritma ini menjadi algoritma yang efisien  dan  efektif  dalam  mengolah  data. K-Means  Clustering merupakan  salah  satu algoritma clustering dengan  tujuan  untuk  membagi  data  menjadi  beberapa  kelompok. Algoritma ini akan mengelompokkan data atau objek ke dalam k buah kelompok ( cluster ) yang  diinginkan.  Penentuan  jumlah cluster pada  JSTRBF  mempengaruhi  akurasi  dari JSTRBF dalam melakukan klasifikasi.  Hasil penelitian ini menyatakan desain arsitektur JSTRBF yang memiliki akurasi terbaik pada jumlah 3 cluster dengan nilai akurasi sebesar 87,06%.  Akan  tetapi  jika  jumlah cluster pada  JSTRBF  di  atas  4 cluster nilai  akurasi  di bawah 50%.
Kata kunci : Algoritma K-Means Clusterin g, JST, RBF

## Pendahuluan
Teknologi clustering merupakan  suatu  teknik yang  bertujuan  untuk mengelompokkan  data  berdasarkan  persamaan  karakteristik  sehingga  menghasilkan informasi  yang  bermanfaat.  Algoritma clustering data  sudah  banyak  dipergunakan diberbagai  bidang  misalnya  untuk  proses  pengolahan  citra,  data  mining  proses pengambilan  keputusan,  pengenalan  pola,maupun  dalam  bidang  bioinformatika. Clustering data akan mengelompokan objek yang paling dekat dimana terdapat kesamaan dengan objek lain, serta data yang akan di cluster diambil secara acak atau random.[1] Ada beberapa algoritma yang diusulkan untuk dapat melakukan proses clustering pada  suatu  dataset  dalam  jumlah  yang  banyak.  Pada  penelitian  ini,  penulis  akan menggunakan  algoritma K-Means clustering dalam  menentukan  jumlah cluster terbaik. Pada  algoritma  pembelajaran  ini,  komputer  mengelompokkan  sendiri  data-data  yang menjadi  masukannya  tanpa  mengetahui  terlebih  dulu  target  kelasnya.  Pembelajaran  ini termasuk dalam unsupervised learning (Pelatihan tak terbimbing) . Masukan yang diterima adalah data atau objek dan k buah kelompok ( cluster ) yang diinginkan.  Algoritma ini akan mengelompokkan data atau objek ke dalam k buah kelompok tersebut. Pada setiap cluster terdapat titik pusat ( centroid ) yang merepresentasikan cluster tersebut. K-Means clustering adalah pengolahan data secara numerik, tidak terbimbing ( unsupervised ), dan merupakan salah  satu  metode  yang  iteraktif.  Algoritma clustering ini  sederhana  dan  sangat  cepat  , terhadap  beberapa  kasus  metode  ini  sangat  efektif  karena  memberikan  hasil cluster terbaik. [2] Radial Basis Function (RBF) merupakan salah satu model dari Jaringan Syaraf Tiruan  ( Neural  Network ).  RBF  dikenal  dengan  jenis  jaringannya feed  forward . Radial Basis Function Neural Network (RBFNN) dalam pemilihan fitur lebih konsisten. Langkah-
langkahnya  yang  konsisten  ini  digunakan  untuk  mengevaluasi  keterkaitan  antara  fitur. JSTRBF  memiliki  suatu  keuntungan  yaitu  kemampuan  terbaik  untuk  memperkirakan struktur  jaringan  secara  sederhana  serta  algoritma  pembelajaran  tercepat.[3]  Salah  satu ciri  model  Jaringan  Saraf  Tiruan  RBF  adalah    pada  fungsi  aktivasi  yang  dalam perhitungannya membutuhkan nilai pusat dan varians lapisan  tersembunyi. Algoritma K- Means clustering ini mengelompokkan data input menjadi beberapa kelompok atau cluster sehingga nilai pusat dan varians setiap cluster dapat dihitung. Pusat cluster adalah rata- rata ( mean s) cluster tersebut.  Algoritma K-Means  clustering digunakan  sebagai  alternatif metode cluster untuk  data  dengan  ukuran  besar  karena  memiliki  kecepatan  yang  lebih tinggi dibandingkan dengan metode hirarki.[4]
Penentuan  jumlah cluster merupakan  langkah  awal  dalam  menentukan  jumlah hidden layer pada JSTRBF. Proses membangun desain arsitektur Jaringan Syaraf Tiruan Radial Basis Function membutuhkan algoritma  pelatihan dari input layer ke hidden layer . Algoritma  ini  dibutuhkan  untuk  mendapatkan cluster yang  merupakan  penentu  jumlah dari hidden  layer pada  JSTRBF.  Permasalahan  yang  sering  terjadi  pada  JSTRBF  yaitu penentuan  jumlah cluster yang  akan  digunakan  pada  JSTRBF.  Jumlah cluster ini mempengaruhi kinerja dari JSTRBF. Untuk mendapatkan kinerja yang baik, dibutuhkan pemilihan  jumlah cluster yang  tepat  untuk  JSTRBF.  Kinerja  yang  akan  dibahas  pada penelitian ini adalah akurasi Jaringan Syaraf  Tiruan RBF dalam melakukan klasifikasi.

## Metode Penelitian
Teknik  pengumpulan  data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  menggunakan studi  literatur  dan  tinjauan  pustaka.  Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah Data Iris yang  diperoleh  dari  UCI Machine  Learning  Repository yang  diperoleh  dari http://archive.ics.uci.edu/ml .  UCI Machine  Learning  Repository adalah  sebuah  koleksi database , domain teori,  dan  data generator yang  digunakan  oleh  komunitas  yang mempelajari  mesin  pembelajaran  ( machine  learning ),  untuk  keperluan  analisis  empiris dari  algoritma machine  learning . Dataset yang  tersedia  pada  UCI Machine  Learning Repository digunakan oleh pelajar, pendidik, dan peneliti diseluruh dunia sebagai sumber utama  dari dataset pada machine  learning .  Jumlah dataset yang  tersedia  pada  UCI Machine  Learning  Repository pada  saat  ini  sudah  berjumlah  320 dataset yang  dapat digunakan sesuai dengan kebutuhan pada pembelajaran machine learning . Data set yang digunakan adalah Iris Data Set yang memiliki jumlah data sebanyak 150 dengan 4 atribut. Atribut  informasi  yang  ada  pada Iris  Data  Set adalah  terdiri-dari: Sepal  Length , Sepal Width , Petal Length , dan Petal Width . Iris Data Set memiliki 3 class yaitu Iris Setosa , Iris Versicolor , dan Iris Virginica . Masing-masing 50 data (33,3%) untuk setiap class yaitu iris sentosa , iris  versicolour dan iris  virginica . Iris Data    set merupakan dataset yang  banyak digunakan di dalam permasalahan pengenalan pola dan klasifikasi.
Agar  penelitian  ini  terarah  serta  dapat  mengetahui  hasil  dari  penelitian,  maka penulis    melakukan  tahapan  berurut  secara  keseluruhan  untuk  penyelesaian  masalah dalam penelitian. Adapun tahapan penyelesaian masalah penelitian yang penulis rancang dapat dilihat pada gambar 1.

## 1. Membangun Arsitektur JSTRBF
- Menentukan Fungsi Radial
- Menentukan Cluster dengan Algoritma K-Means Clustering - Menyusun Arsitektur Jaringan RBF 2. Pelatihan Jaringan Syaraf Tiruan RBF 3. Output JSTRBF
Gambar 1. Skema Penyelesaian Masalah
Proses  membangun  arsitektur  jaringan  RBF  dilakukan  dengan  langkah- langkah sebagai berikut :
1. Menentukan fungsi basis yaitu fungsi Gaussian.
2. Menentukan  jumlah cluster .  Penentuan cluster akan  diproses  dengan   algoritma K- Means clustering. Langkah-  langkah  algoritma K-Means clustering adalah  sebagai berikut :
- Pilih K buah titik centroid secara acak
-  Kelompokkan  data  sehingga  terbentuk  K  buah cluster dengan  titik centroid dari setiap cluster merupakan titik centroid yang telah dipilih sebelumnya
- Perbaharui nilai titik centroid
- Ulangi langkah 2 dan 3 sampai nilai dari titik centroid tidak lagi berubah Untuk  pemahaman  lebih detail terkait  cara  kerja  pada  algoritma K-Means Clustering , Gambar 3 memaparkan pseudocode dari algoritma K-Means Clustering.
//Tentukan k sebagai jumlah cluster yang ingin dibentuk int k = this.k; //Tentukan nilai centroid secara random if (this.centroid[0] == null) { Random(data); } //Hitung jarak data ke centroid dan pilih yang terdekat private Func<double[ ], double[ ], double > distance ; public int Nearest(double[ ] point) { int min_cluster = 0; double min_distance = distance (point, centroid [0]); for (int i =1; i < centroids.Length; i++) { double dist = distance (point, centroids [i] ); if (dist < min_distance) {
min_distance = dist;
min_cluster = i; } } return min_cluster; } for (int i = 0;  i <data.length; i++) { double [ ] point = data [ i ]; int c = labels [ i ] = Nearest (data [ i ]); count [ c ]++; double [ ] centroid = newCentroids [ c ]; for (int j= 0; j < centroid.Length; j++) centroid [ j ] + = point [ j ]; } //Ubah posisi centroid dengan cara menghitung nilai rata-rata jarak data yang memilih centroid yang sama for (int i = 0; i < k; i++) { double [ ] mean = newCentroids [ i ]; double clusterCount = count [ i ]; if (clusterCount !=0) { for (int j = 0; j < cols; j++) mean [ J ] /= clusterCount; } } if (converged(centroids, newCentroids, threshold)) break; centroids = newCentroids;
Gambar 2. Pseudocode K-Means Clustering
3. Menyusun Arsitektur jaringan RBF
Pada  penelitian  ini input data  untuk  Jaringan  Syaraf  Tiruan  RBF  menggunakan empat atribut data iris, dimana :
X1 panjang sepal dalam cm X2 lebar sepal dalam cm X3 panjang petal dalam cm X4 lebar petal dalam cm Output dari Jaringan Syaraf Tiruan RBF pada penelitian ini  berupa bilangan binner untuk  Y1  dan  Y2. Output akhir  JSTRBF  untuk  klasisfikasi  tumbuhan  iris  dengan threshold adalah : Y1= 0, Y2 = 0 adalah iris setosa Y1= 0, Y2 = 1 adalah iris versicolour Y1= 1, Y2 = 0 adalah iris virginica Gambar 2 menunjukkan desain Jaringan Syaraf Tiruan RBF yang terdiri dari Input, Hidden dan Output Layer .
Gambar 3. Arsitektur JSTRBF

## Hasil dan Pembahasan
Pada  penelitian  ini    ditampilkan  hasil  dari  performansi  untuk  setiap  jumlah cluster dengan  menentukan epoch dan learning  rate terlebih  dahulu.  Penulis  membatasi epoch pelatihan Jaringan Syaraf Tiruan RBF antara 50 sampai 200 sedangkan untuk nilai learning  rate pada fase pelatihan  berkisar  0  sampai  1.      Pemilihan  jumlah cluster merupakan  langkah  awal  penentuan  jumlah neuron hidden  layer ,  karena  banyaknya jumlah cluster adalah  banyaknya  jumlah hidden  layer ,  maka  disini  peneliti  membatasi variasi jumlah hidden layer dimulai dari 3 sampai 10 hidden layer .  Hasil pengujian untuk mendapatkan  nilai  akurasi  pada  penelitian  ini,  akan  disajikan  dalam  bentuk  tabel  dan grafik.

## 3.1 Hasil Pengujian untuk 3 cluster
Pengujian pertama yang dilakukan menggunakan 3 cluster untuk melihat akurasi JSTRBF. Dimana  data diuji dengan  ketentuan epoch mulai 50,  100,  150,  200 epoch serta learning rate berkisar 0 sampai 1. Tampilan hasil pengujian dapat dilihat pada Tabel 1.
. Tabel 1. Hasil Pengujian 3 cluster Epoch Akurasi JSTRBF (%) 50 77.33 100 96 150 97.33 200 98.67
Hasil  pengujian  dengan  3 cluster menunjukkan  akurasi  JSTRBF  di  atas  50%, dengan nilai akurasi tertinggi 98.67% pada epoch 200.
3.2 Hasil Pengujian untuk 4 cluster Pengujian  kedua  dilakukan  dengan  4 cluster untuk  melihat  akurasi  JSTRBF. Dimana  data  diuji  dengan  ketentuan epoch mulai  50,  100,  150,  200 epoch serta learning rate berkisar  0  sampai  1.  Tampilan  hasil  pengujian  dengan  4 cluster dapat  dilihat  pada Tabel 2.
Tabel 2.  Hasil Pengujian 4 cluster
Hasil  pengujian  dengan  4 cluster menunjukkan  akurasi  JSTRBF  masih  atas  50%, dengan nilai akurasi tertinggi 82% pada epoch 200.
3.3 Hasil Pengujian untuk 5 cluster Pengujian  selanjutnya  menggunakan  5 cluster untuk  melihat  akurasi  JSTRBF. Dimana  data  diuji  dengan  ketentuan epoch mulai  50,  100,  150,  200 epoch serta learning rate berkisar  0  sampai  1.  Tampilan  hasil  pengujian  dengan  5 cluster dapat  dilihat  pada Tabel 3.
Tabel 3.  Hasil Pengujian 5 cluster
Hasil  pengujian  dengan  5 cluster menunjukkan  akurasi  JSTRBF  jauh  berbeda dengan pengujian sebelumnya. Akurasi JSTRBF bernilai di bawah 30%.

## 3.4 Hasil Pengujian untuk 6 cluster
Pengujian  selanjutnya  menggunakan  6 cluster untuk  melihat  akurasi  JSTRBF. Dimana  data  diuji  dengan  ketentuan epoch mulai  50,  100,  150,  200 epoch serta learning rate berkisar  0  sampai  1.  Tampilan  hasil  pengujian  dengan  6 cluster dapat  dilihat  pada Tabel 4.
Tabel 4.  Hasil Pengujian 6 cluster Epoch Akurasi JSTRBF (%) 50 58.67 100 62 150 78 200 82 Epoch Akurasi JSTRBF (%) 50 24 100 24 150 26.67 200 28.67 Epoch Akurasi JSTRBF (%) 50 24 100 27.33 150 30 200 32
Hasil  pengujian  dengan  6 cluster menunjukkan  akurasi  JSTRBF  mengalami peningkatan  dari  pengujian  sebelumnya.  Meskipun,  naiknya  nilai  akurasi  tidak  terlalu jauh  dari nilai  akurasi  sebelumnya. Akurasi  JSTRBF  tertinggi untuk pengujian  6 cluster adalah pada epoch 200 dengan nilai akurasinya sebesar 32%.
3.5 Hasil Pengujian untuk 7 cluster Pengujian  selanjutnya  menggunakan  7 cluster untuk  melihat  akurasi  JSTRBF. Dimana  data  diuji  dengan  ketentuan epoch mulai  50,  100,  150,  200 epoch serta learning rate berkisar  0  sampai  1.  Tampilan  hasil  pengujian  dengan  7 cluster dapat  dilihat  pada Tabel 5.
Tabel 5.  Hasil Pengujian 7 cluster
Hasil  pengujian  dengan  7 cluster menunjukkan  akurasi JSTRBF  tidak  stabil  dari pengujian  sebelumnya.  Pada epoch 200,  terlihat  hasil  pengujian  mengalami  kenaikan sebesar 2% dari pengujian sebelumnya dengan 6 cluster .  Nilai akurasi JSTRBF tertinggi bernilai 34%.

## 3.6 Hasil Pengujian untuk 8 cluster
Pengujian  selanjutnya  menggunakan  8 cluster untuk  melihat  akurasi  JSTRBF. Dimana  data  diuji  dengan  ketentuan epoch mulai  50,  100,  150,  200 epoch serta learning rate berkisar  0  sampai  1.  Tampilan  hasil  pengujian  dengan  8 cluster dapat  dilihat  pada Tabel 6.
Tabel 6.  Hasil Pengujian 8 cluster
Hasil  pengujian  dengan  8 cluster secara  keseluruhan  menunjukkan  akurasi JSTRBF  mengalami peningkatan  dari pengujian  dengan  7 cluster . Nilai  akurasi JSTRBF tertinggi bernilai 37.33% pada epoch 200.

## 3.7 Hasil Pengujian untuk 9 cluster
Pengujian  selanjutnya  menggunakan  9 cluster untuk  melihat  akurasi  JSTRBF. Dimana  data  diuji  dengan  ketentuan epoch mulai  50,  100,  150,  200 epoch serta learning rate berkisar  0  sampai  1.  Tampilan  hasil  pengujian  dengan  9 cluster dapat  dilihat  pada Tabel 7.
Tabel 7.  Hasil Pengujian 9 cluster
Epoch Akurasi JSTRBF (%) 50 23.33 100 26.67 150 30.67 200 34 Epoch Akurasi JSTRBF (%) 50 27.33 100 31.33 150 34 200 37.33 Epoch Akurasi JSTRBF (%) 50 24.67 100 24.67
Hasil  pengujian  dengan  9 cluster secara  keseluruhan  menunjukkan  akurasi JSTRBF  mengalami  penurunan  dibandingkan    pengujian  sebelumnya  dengan  8 cluster . Nilai akurasi JSTRBF secara keseluruhan masih dibawah 30%.
3.8 Hasil Pengujian untuk 10 cluster
Pengujian  selanjutnya  menggunakan  10 cluster untuk  melihat  akurasi  JSTRBF. Dimana  data  diuji  dengan  ketentuan epoch mulai  50,  100,  150,  200 epoch serta learning rate berkisar  0  sampai 1.  Tampilan  hasil pengujian  dengan  10 cluster dapat  dilihat  pada Tabel 8.
Tabel 8.  Hasil Pengujian 10 cluster
Hasil  pengujian  dengan  10 cluster secara  keseluruhan  menunjukkan  akurasi JSTRBF  mengalami  peningkatan  dari    pengujian  sebelumnya  dengan  9 cluster .  Pada pengujian  dengan  10 cluster nilai  akurasi  JSTRBF  secara  keseluruhan  bernilai  sama sebesar 32%.
Dari  pengujian  masing-masing cluster ,  dapat  dilihat  hasil  pengujian  akurasi JSTRBF  bervariasi.  Secara  keseluruhan  bisa  meningkat,  menurun  atau  bahkan  tidak mengalami  perubahan  nilai  akurasi.  Untuk  lebih  jelasnya,  Tabel  9  menunjukkan  hasil akurasi Jaringan Syaraf Tiruan RBF dalam melakukan klasifikasi dengan variasi jumlah cluster 3 sampai 10.
Tabel 9. Akurasi Jaringan RBF Jumlah Cluster Akurasi JSTRBF (%) 3 87.06 4 77.60 5 34.79 6 32.15 7 38.70 8 40.79 9 29.65 10 32.27
Hasil  pengujian  dari  setiap cluster yang  telah  diuji  dari  JSTRBF  menghasilkan nilai  akurasi  yang  dapat  dilihat  pada  tabel  9.  Berikut  ini  penyajian  perbandingan  nilai
150 25.33 200 26.67 Epoch Akurasi JSTRBF (%) 50 32 100 32 150 32 200 32
akurasi  Jaringan  Syaraf  Tiruan  RBF  dalam  melakukan  klasifikasi  yang  disajikan  dalam bentuk grafik yang dapat dilihat pada Gambar 4.

## Gambar 4. Akurasi Jaringan RBF
Berdasarkan analisis data yang terlihat pada Tabel  dan Grafik,    hasil pengujian akurasi  Jaringan  Syaraf  Tiruan  RBF  dalam  melakukan  klasifikasi  dengan  nilai  akurasi tertinggi sebesar 87.06 % untuk 3 jumlah cluster . Sedangkan untuk nilai akurasi terendah yaitu  saat  JSTRBF  dengan  9 cluster memiliki  nilai  akurasi  sebesar  29.65%.  Terlihat dengan  jelas  akurasi    dari  arsitektur  Jaringan  Syaraf  Tiruan  RBF  dipengaruhi  oleh penentuan jumlah cluster . Semakin banyak jumlah cluster , hasil akurasi semakin rendah pada kasus penelitian ini. Walaupun tidak ada kestabilan nilai akurasi pada saat jumlah cluster 5 sampai 10 cluster . Hal ini  dikarenakan  nilai  akurasi yang  tidak berubah  secara konsisten  baik  menurun  maupun  semakin  meningkat.  Dapat  dilihat  dari  isi  tabel  pada saat  jumlah cluster JSTRBF  4,5  dan  6  nilai  akusari  semakin  rendah.  Namun  pada  saat jumlah cluster JSTRBF  7  dan  8 nilai  akurasi kembali  meningkat,  meskipun  peningkatan nilai  akurasi  tidak  terlalu  tinggi.  Pada  jumlah cluster 9, nilai  akurasi menurun  kembali dan meningkat lagi pada saat cluster berjumlah 10. Selisih perubahan nilai akurasi   dari JSTRBF  berkisar  2.64%  sampai  11,14%.      Pada  penelitian  ini,  algoritma K-Means Clustering menghasilkan cluster ideal pada arsitektur Jaringan  Syaraf Tiruan RBF yaitu dengan  jumlah cluster 3  sampai  4  dengan  nilai  akurasi  diatas  50%.  Sedangkan  untuk arsitektur  JSTRBF  yang  memiliki  jumlah cluster 5,  6,  7,  8,  9,  10  memiliki  nilai  akurasi dibawah  50%.  Dapat  dilihat  dari  gambar  4  yang  menyatakan  semakin  banyak  jumlah cluster maka  nilai  akurasi  semakin  menurun.  Hal  ini  disebabkan  dengan  banyaknya jumlah cluster maka  perhitungan  semakin  kompleks  sehingga  ketelitian  numerik  akan semakin berkurang.

## Simpulan
Penentuan  jumlah cluster yang  diproses  melalui Algoritma  K-Means  Clustering mempengaruhi  akurasi  pada  Jaringan  Syaraf  Tiruan Radial  Basis  Function (JSTRBF) dalam  melakukan  klasifikasi.  Semakin  banyak  jumlah cluster maka  semakin  menurun nilai  akurasinya.  Hal  ini  dibuktikan  dari  hasil  pengujian  pada  penelitian  ini  yang menyatakan arsitektur jaringan dengan jumlah cluster lebih dari empat, nilai akurasi yang dihasilkan  rata-rata  dibawah  50%.  Pengujian  yang  dilakukan  pada  penelitian  ini  dengan variasi  jumlah cluster, menghasilkan  akurasi  terbaik  JSTRBF  dalam  melakukan
klasifikasi  dengan  jumlah input 4 neuron dan output 2 neuron yaitu  menggunakan arsitektur cluster sebanyak 3 . Akurasi yang dihasilkan oleh JSTRBF yang terbaik sebesar 87.06%.  Penelitian  selanjutnya  dapat  menggantikan  algoritma K-Means clustering yang digunakan  pada  penelitian  ini  dengan  algoritma clustering yang  lainnya  untuk menentukan pusat cluster . Hal ini dilakukan untuk melihat pengaruh algoritma clustering yang dipilih terhadap hasil akurasi JSTRBF.

## Daftar Pustaka
[1]  Debatty, Thibault., et.Al,. Determining thek in k-means with MapReduce . Proceedings of the EDBT/ICDT (ISSN 1613-0073). 2014:19-28.
[2]   N. Singh,  D. Singh, Performance Evaluation of K-Means and Heirarichal Clustering in Terms of Accuracy and Running Time. International Journal of Computer Science and Information Technologies (IJCSIT). 2012;3:4119-4121.
[3]  Thandar,  A.  M.,  &  Khaing,  M.  K.  Radial  Basis  Function  (RBF)  Neural  Network Classification  based  on  Consistency  Evaluation  Measure. International  Journal  of Computer Applications. 2012; 54 (15): 0975-8887.
[4]  Loohach,  Richa  dan  Garg,  Kanwal.  Efffect  of  Distance  Functions  on k-Means Clustering Algorithm. International Journal of Computer Application. 2012; 49 (6): 7-9.
[5]    William, Graham. Data Mining Cluster. ANU Data Mining Group. 2015.
[6]  Berkhin,  Pavel. Survey  on  Clustering  Data  Mining  Techniques .  Department  of Electrical and Computer Engineering University of California. 2015
[7]  Shovon, Md. Hedayatul Islam, Haque, Mahfuza. An Approach of Improving Student’s Academic  Performance  by  Using k-Means Clustering  Algorithm  and  Decision  Tree. International Journal of Advanced Computer Science and Applications. 2012; 3 (.8): 146- 149.
[8]  Dileep  K,  Yadav,  Dutta,  M. A  comparative  study  of  clustering  Algorithms  for  wheat data. ACEIT Conference Proceeding. India. 2016 : 238-241.
William, Graham. Data Mining Cluster. ANU Data Mining Group. 2015.