Pemilihan Jumlah Cluster pada K-Means

Menentukan jumlah cluster (k) yang optimal merupakan salah satu tantangan utama dalam penerapan algoritma K-Means. Jumlah cluster yang tidak tepat dapat menghasilkan pengelompokan yang kurang representatif terhadap struktur data. Oleh karena itu, pemilihan k menjadi langkah penting dalam proses clustering.

Metode Elbow

Salah satu metode yang umum digunakan untuk menentukan jumlah cluster adalah elbow method. Metode ini melibatkan plot nilai sum of squared errors (SSE) terhadap jumlah cluster. Titik di mana penurunan SSE mulai melambat (membentuk "siku") dianggap sebagai jumlah cluster yang optimal.

Silhouette Analysis

Silhouette analysis merupakan metode lain yang digunakan untuk mengevaluasi kualitas pengelompokan. Nilai silhouette yang tinggi menunjukkan bahwa data telah dikelompokkan dengan baik, sedangkan nilai yang rendah menunjukkan adanya data yang salah kelompok.

Cross-Validation dan Metode Lain

Selain elbow dan silhouette, terdapat juga metode seperti Gap Statistic dan Cross-Validation untuk menentukan jumlah cluster. Kombinasi beberapa metode sering digunakan untuk mendapatkan hasil yang lebih akurat dalam pemilihan k.