Jelaskan Kelebihan dan kekurangan dari Pengklasteran k rata-rata

Algoritme k rata-rata memiliki kelebihan berikut:

mudah untuk diimplementasikan dan dijalankan;

Algoritme k rata-rata memiliki kekurangan berikut:

Sebelum algoritme dijalankan, k buah titik diinisialisasi secara acak sehingga pengklasteran data yang dihasilkan dapat berbeda-beda. Jika nilai acak untuk inisialisasi kurang baik, hasil pengklasteran pun menjadi kurang optimal.

Algoritme ini dapat terjebak dalam masalah yang disebut curse of dimensionality (kutukan dimensi). Hal ini dapat terjadi jika data pelatihan memiliki dimensi yang sangat tinggi (jumlah dimensi adalah jumlah atribut sederhananya).

Jika hanya terdapat beberapa titik sampel data, cukup mudah untuk menghitung dan mencari titik terdekat dengan k titik yang diinisialisasi secara acak. Namun, jika terdapat banyak sekali titik data (misal satu miliar buah data), perhitungan dan pencarian titik terdekat akan membutuhkan waktu yang lama. Proses tersebut dapat dipercepat dengan struktur data yang lebih rumit seperti pohon kD atau hashing.

Batasan k rata-rata adalah model pengklasterannya. Model ini menanggap bahwa tiap kelompok berbentuk bola yang terpisah sehingga rata-ratanya bergerak menuju titik tengah bola (kelompok). Tiap kelompok dianggap memiliki ukuran yang mirip agar pengklasteran bisa benar (berhasil). Seperti algoritme pengklasteran lainnya, hasil k rata-rata menggunakan anggapan tertentu. Algoritme ini bekerja baik untuk set data tertentu, tetapi bisa bekerja buruk untuk set data lain.