Inisialisasi Centroid pada K-Means

Inisialisasi centroid merupakan langkah awal yang sangat mempengaruhi hasil akhir pengelompokan pada algoritma K-Means. Pemilihan centroid yang kurang tepat dapat menyebabkan hasil clustering yang buruk atau bahkan kegagalan algoritma untuk menemukan pola yang sebenarnya dalam data. Oleh karena itu, teknik inisialisasi menjadi topik penting dalam data mining.

Inisialisasi Acak

Metode paling sederhana adalah memilih centroid secara acak dari data yang tersedia. Namun, pendekatan ini memiliki risiko menghasilkan hasil akhir yang kurang optimal akibat konvergensi ke minimum lokal.

K-Means++

Untuk mengatasi masalah inisialisasi acak, dikembangkan K-Means++ yang secara cerdas memilih centroid awal dengan probabilitas tertentu berdasarkan jarak antar data. Metode ini terbukti meningkatkan hasil pengelompokan dan mempercepat konvergensi algoritma.

Evaluasi dan Replikasi

Seringkali, proses K-Means dijalankan beberapa kali dengan inisialisasi berbeda, lalu hasil terbaik dipilih berdasarkan nilai fungsi objektif. Pendekatan ini membantu mengurangi kemungkinan terjebak pada solusi lokal.