Cara Kerja Algoritma K-Means

Algoritma K-Means digunakan untuk membagi data ke dalam sejumlah kelompok atau cluster berdasarkan kemiripan antar data. Proses kerja algoritma ini didasarkan pada proses iteratif yang sederhana namun efektif untuk menemukan pola dalam data. K-Means banyak diaplikasikan dalam analisis data, machine learning, dan big data.

Inisialisasi Cluster

Langkah pertama dalam K-Means adalah menentukan jumlah cluster (k) yang diinginkan dan memilih pusat cluster awal (centroid) secara acak. Pemilihan centroid yang baik sangat penting untuk kinerja algoritma, dan beberapa metode seperti K-Means++ digunakan untuk memperbaiki hasil inisialisasi ini.

Proses Iteratif

Setelah inisialisasi, setiap data akan ditempatkan ke cluster terdekat berdasarkan jarak Euclidean atau metrik jarak lainnya. Kemudian, centroid setiap cluster dihitung ulang sebagai rata-rata dari semua anggota cluster. Proses ini diulang hingga tidak ada perubahan signifikan pada posisi centroid atau sampai jumlah iterasi maksimum tercapai.

Konvergensi dan Hasil Akhir

Algoritma K-Means dianggap telah konvergen ketika pembagian cluster tidak berubah lagi. Hasil akhir dari algoritma ini adalah pembagian data ke dalam k kelompok yang masing-masing memiliki karakteristik serupa. K-Means sangat cepat dan efisien, namun hasilnya sangat dipengaruhi oleh pemilihan jumlah cluster dan centroid awal.