Perbandingan K-Means dengan Algoritma Clustering Lain

K-Means adalah salah satu algoritma pengelompokan data yang paling dikenal, namun terdapat banyak algoritma clustering lain yang juga digunakan di dunia data science. Memahami perbedaan antara K-Means dan algoritma lain dapat membantu dalam memilih metode yang paling sesuai untuk jenis data tertentu.

K-Means vs K-Medoids

K-Medoids mirip dengan K-Means, namun menggunakan medoid (titik pusat aktual dalam data) alih-alih centroid. K-Medoids lebih tahan terhadap outlier dan lebih baik untuk data non-numerik.

K-Means vs Hierarchical Clustering

Hierarchical clustering membangun hirarki cluster tanpa perlu menentukan jumlah cluster sejak awal. Algoritma ini cocok untuk data dengan struktur bertingkat, namun lebih lambat dan tidak efisien untuk dataset besar.

K-Means vs DBSCAN

DBSCAN adalah algoritma berbasis kepadatan yang dapat menemukan cluster dengan bentuk arbitrer dan mengidentifikasi noise. DBSCAN tidak membutuhkan jumlah cluster di awal, namun lebih cocok untuk data dengan distribusi tidak beraturan.