Kekurangan:
proses komputasinya berat, terutama untuk dataset yang besar
Interpretasi hasil clustering dapat bersifat subjektif, karena pemilihan tingkat clustering mempengaruhi jumlah dan komposisi cluster
- Kelebihan:
dapat mengelompokkan cluster dengan bentuk yang tidak wajar dan mampu menangani kepadatan yang beragam secara efektif
tidak perlu menentukan jumlah cluster diawal
dapat mendeteksi outlier sebagai titik noise, dan memberikan insight pada data yang anomali
Kekurangan:
bergantung pada pemilihan jarak dan kepadatan data (termasuk jumlah minimal anggota cluster), yang memerlukan perkiraan terlebih dulu
kesulitan menangani dataset yang memiliki kepadatan data beragam
Baca konten-konten menarik Kompasiana langsung dari smartphone kamu. Follow channel WhatsApp Kompasiana sekarang di sini: https://whatsapp.com/channel/0029VaYjYaL4Spk7WflFYJ2H