Lihat sumber 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.