K-Means Clustering adalah salah satu algoritma dalam machine learning yang digunakan untuk melakukan pengelompokan data atau clustering. Tujuan utama dari K-Means adalah membagi himpunan data menjadi beberapa kelompok atau kluster berdasarkan kesamaan karakteristik tertentu. Algoritma ini mencoba untuk meminimalkan variasi atau jarak antara titik data di dalam satu kluster dan memaksimalkan variasi antara kluster.
Berikut adalah langkah-langkah umum dalam algoritma K-Means Clustering:
1. Inisialisasi centroid: Proses dimulai dengan memilih sejumlah centroid awal sesuai dengan jumlah kluster yang diinginkan (K). Centroid adalah titik pusat dari setiap kluster.
2. Assignment (Pemberian label): Setiap data diberi label kluster berdasarkan centroid terdekat. Jarak antara data dan centroid dihitung, dan data tersebut diassign ke kluster dengan centroid terdekat.
3. Update centroid: Setelah assignment, centroid baru dihitung sebagai rata-rata dari semua titik data dalam kluster. Ini merupakan langkah pembaruan centroid.
4. Iterasi: Langkah 2 dan 3 diulang secara berulang hingga tidak ada perubahan dalam assignment kluster atau jumlah iterasi yang ditentukan telah tercapai.
Algoritma ini mencoba untuk meminimalkan fungsi objektif, yaitu jumlah kuadrat jarak antara setiap data dengan centroid kluster tempat data tersebut berada. Oleh karena itu, K-Means Clustering termasuk dalam kategori algoritma optimisasi.
Terdapat beberapa catatan terkait dengan K-Means Clustering:
– K (Jumlah kluster): Jumlah kluster perlu ditentukan sebelumnya oleh pengguna.
– Kepekaan terhadap inisialisasi: Hasil clustering dapat bergantung pada inisialisasi centroid awal. Inisialisasi yang buruk dapat menyebabkan hasil yang tidak optimal.
– Sensitif terhadap outliers: K-Means dapat dipengaruhi oleh data pencilan (outliers).
K-Means Clustering digunakan dalam berbagai aplikasi, termasuk segmentasi pelanggan, analisis data spasial, pengelompokan berita, dan banyak lagi. Meskipun cukup sederhana, K-Means tetap menjadi salah satu algoritma clustering yang populer karena efisiensinya dalam menangani volume data besar.
