contoh soal K-Means Clustering tanpa garis putus, rapi dan jelas, lengkap dengan jawaban dan pembahasan.

Contoh Soal 1 – K-Means 1 Dimensi

Data tinggi sepuluh siswa (cm): 150, 155, 160, 165, 170, 175, 180, 185, 190, 195.

Gunakan K = 2 dan centroid awal: 155 cm dan 180 cm. Tentukan klaster setelah satu iterasi dan centroid barunya.

Baca juga:Meneladani Sang Pencerah Zaman:

Jawaban dan Pembahasan:

Hitung jarak tiap data ke centroid:

• 150 → ke 155: 5, ke 180: 30 → C1
• 155 → ke 155: 0, ke 180: 25 → C1
• 160 → ke 155: 5, ke 180: 20 → C1
• 165 → ke 155: 10, ke 180: 15 → C1
• 170 → ke 155: 15, ke 180: 10 → C2
• 175 → ke 155: 20, ke 180: 5 → C2
• 180 → ke 155: 25, ke 180: 0 → C2
• 185 → ke 155: 30, ke 180: 5 → C2
• 190 → ke 155: 35, ke 180: 10 → C2
• 195 → ke 155: 40, ke 180: 15 → C2

Hasil klaster:

C1: 150, 155, 160, 165
C2: 170, 175, 180, 185, 190, 195

Centroid baru:

C1 = (150+155+160+165)/4 = 157,5
C2 = (170+175+180+185+190+195)/6 = 182,5

FEB Universitas Teknokrat Indonesia Gelar Kuliah Umum Ekonomi Mikro Bahas Peran Pemerintah dalam Penyediaan Barang Publik

Contoh Soal 2 – K-Means 2 Dimensi

Data koordinat 2D: (2, 10), (2, 5), (8, 4), (5, 8), (7, 5), (6, 4).

K = 2, centroid awal: C1 = (2,10), C2 = (5,8). Tentukan klaster setelah satu iterasi dan centroid barunya.

Jawaban dan Pembahasan:

Hitung jarak Euclidean ke masing-masing centroid:

• (2,10) → C1: 0, C2 ≈ 5,39 → C1
• (2,5) → C1: 5, C2 ≈ 3,61 → C2
• (8,4) → C1 ≈ 8,94, C2 ≈ 5 → C2
• (5,8) → C1 ≈ 5,39, C2 = 0 → C2
• (7,5) → C1 ≈ 7,28, C2 ≈ 3,16 → C2
• (6,4) → C1 ≈ 7,21, C2 ≈ 4,12 → C2

Hasil klaster:

C1: (2,10)
C2: (2,5), (8,4), (5,8), (7,5), (6,4)

Centroid baru:

C1 tetap: (2,10)
C2 = ((2+8+5+7+6)/5, (5+4+8+5+4)/5) = (5, 5,2)