Rabu, 01 Mei 2013

BAYESIAN HIREARIRCHAL CLUSTERING (Part 3)

CONTOH

Contoh: terdapat matriks jarak antara 5 buah obyek dengan model D = {dik}, yaitu:

 Langkah penyelesaiannya:

Dengan memperlakukan setiap objek sebagai cluster, kita memulai pengklasteran dengan menggabungkan dua item yang paling dekat. Karena
obyek 5 dan 3 digabung untuk membentuk cluster (35). Untuk memperoleh tingkat pengklasteran berikutnya, kita memerlukan jarak-jarak antara klaster (35) dan obyek-obyek yang lain yang tersisa, yaitu 1, 2 dan 4. Jarak-jarak yang berdekatan adalah:
 
Dengan menghapus baris-baris dan kolom-kolom dari D yang bersesuian dengan obyek 3 dan 5 dan menambahkan baris dan kolom untuk cluster (35). Sehingga kita hasilkan matriks jarak yang baru:


35
1
2
4
35
0
3
7
8
1
3
0
9
6
2
7
9
0
5
4
8
6
5
0

Jarak terkecil antara pasangan-pasangan cluster sekarang adalah  kemudian gabungkan cluster (1) dengan cluster (35) untuk mendpatkan cluster berikutnya. Dengan menghitung
Kita mendapatkan bahwa matriks jarak untuk tingkat pengklasteran berikutnya adalah:

135
2
4
135
0
7
6
2
7
0
5
4
6
5
0
Jarak terdekat yang paling kecil antara pasangan cluster adalah  dan kita gabung obyek 4 dan 2 untuk mendapatkan cluster (24).
Sekarang kita memiliki 2 cluster yang berlainan, yaitu (135) dan (24). Jarak terdekat dari keduanya adalah:
     
Maka, matriks jarak yang terakhir menjadi

135
24
135
0
6
24
6
0
 
Jadi, cluster (135) dan (24) digabung membentuk cluster tunggal dari semua 5 objek (12345), ketika jarak terdekat mencapai 6.
Dendogram yang menggunakan pengklasteran hirarki (pengelompokan dan tingkat-tingkat jarak yang diperoleh) digambarkan pada gambar berikut:
 

Tidak ada komentar:

Posting Komentar