{"text": "### Human: Bandingkan K-Means dan Hierarchical Clustering.. ### Assistant: K-Means dan Hierarchical clustering adalah dua algoritma pembelajaran mesin yang paling umum digunakan untuk analisis cluster. Analisis cluster digunakan untuk mengklasifikasikan objek ke dalam kelompok, atau cluster, berdasarkan fitur mereka, sehingga objek dalam cluster tertentu lebih mirip satu sama lain daripada objek dalam cluster yang berbeda. K-Means clustering melibatkan pembagian data ke dalam sejumlah cluster yang telah ditentukan, k. Algoritma menetapkan setiap titik data ke salah satu cluster, berdasarkan jarak dari titik data ke rata-rata, atau pusat, dari setiap pusat data. Pusat cluster kemudian dihitung ulang dan proses penugasan cluster diperiksa sampai beberapa kriteria tertentu berubah. Hierarchical clustering, pada sisi lain, dapat membangun perbedaan hierarchical cluster dengan menggabungkan satu sama lain (disebut cluster hierarchical). Pertama, metode pembagian cluster yang lebih kecil dan mendasar seperti K-Means dan Clustering Cluster yang lebih populer, sementara yang terakhir, metode pembagian cluster yang lebih cepat dan lebih stabil, yang menunjukkan perbedaan yang lebih spesifik antara dua cluster."}