Clustering K-Means dengan Elbow method
Metode Elbow (elbow method) adalah sebuah teknik yang digunakan untuk membantu menentukan jumlah optimal dari klaster (cluster) dalam suatu algoritma clustering. Tujuan utamanya adalah untuk menemukan titik di mana penambahan jumlah klaster tidak memberikan peningkatan yang signifikan dalam kualitas pengelompokan data. Berikut adalah langkah-langkah umum dalam menggunakan metode Elbow: 1. **Menjalankan Algoritma Clustering:** Terapkan algoritma clustering (seperti K-means) pada dataset dengan menggunakan berbagai nilai klaster. Misalnya, jalankan algoritma dengan jumlah klaster dari 1 hingga \(k_{\text{max}}\), di mana \(k_{\text{max}}\) adalah jumlah klaster maksimal yang ingin diuji. 2. **Hitung Variabilitas dalam Klaster (Inertia):** Setiap kali algoritma clustering dijalankan dengan jumlah klaster tertentu, hitung nilai inersia (inertia) klaster. Inersia biasanya diukur sebagai jumlah kuadrat jarak antara setiap titik data dan pusat klaster yang terdekat. Nilai inersia menggambarka...