Daftar Isi
Pengertian Algoritma K-Means
K-Means : Termasuk partition clustering yang memisahkan data ke k daerah bagian yang terpisah
Ciri-Ciri K-means yaitu:
- K- Means algoritma sangat terkenal karena kemudahan dan kemampuannya untuk mengklaster data besar dan data outliet dengan sangat cepat
- Setiap data harus masuk ke cluster tertentu
- Data masuk ke cluster tertentu dan dapat berpindah ke cluster yang lainnya pada tahap proses berikutnya
Langkah Langkah Algoritma K-Means :
- Tentukan k sebagai jumlah cluster yang ingin dibentuk
- Bangkitkan k centeroid awal secara random
- Hitung jarak setiap data ke masing masing centeroid
- Setiap data memilih centeroid yang terdekat
- Tentukan posisi centeroid baru dengan cara menghitung nilai rata rata dari data data yang memilih pada centeroid yang sama
- Kembali ke langkah 3 jika posisi centeroid baru dengan centeroid lama tidak sama
Baca Juga: LAN
Karateristik K-Means
- K-Means dangat cepat dalam proses clustering
- K-Means sangat sensitive pada pemangkitan centeroid awal secara random
- Memungkinkan suatu cluster tidak mempunyai anggota
- Hasil clusteringdengan k means bersifat tidak unik (slalu berubah ubah) terkadang baik terkadang jelek
- K-Means sangat sulit untuk mencapai global optimum