Metode k-medoids lebih handal dibanding dengan k-means ketika ada data noise dan pencilan karena k-medoids tidak terlalu dipengaruhi oleh data pencilan atau data ekstrem lainnya dibandingkan dengan k-means. Namun demikian, kompleksitas tiap-tiap iterasi dalam algoritma k-medoids secara komputasi adalah
O(k(n-k)2). [Baca artikel sebelumnya tentang:
Penjelasan k-Medoids, Algoritma, dan Contohnya]. Bila nilai
n dan
k sangat besar, komputasi ini mejadi sangat mahal (lama dan rumit), dan jauh lebih mahal dibanding dengan metode k-means. Kesamaan dari kedua metode tersebut adalah bahwa pengguna perlu menetapkan
k atau jumlah clusternya. Berikut di bawah ini adalah tabel yang lebih menjelaskan tentang kajian perbandingan antara k-means vs k-medoids dalam beberapa aspek:
|
Perbandingan k-means vs k-medoids dalam beberapa aspek |