55
Konsep
ini ditemukan
untuk berguna dalam segmentasi terhadap batas-batas
yang
tidak
jelas.
2.14
Fuzzy Clustering
Fuzzy clustering adalah salah satu teknik untuk
menentukan cluster optimal dalam
suatu
ruang
vektor
yang
didasarkan pada
bentuk
normal
Euclidian
untuk
jarak
antar
vektor.
Fuzzy
clustering
sangat
berguna
bagi
pemodelan fuzzy
terutama
dalam
mengidenifikasi aturan aturan fuzzy.
Cluster
dikatakan
fuzzy
jika
tiap-tiap
objek
dihubungkan
dengan
menggunakan
derajat
keanggotaan
(bukan
dengan
keanggotaan crisp).
Pada
prakteknya
biasanya
perlu
dilakukan preprocessing ter-lebih dahulu.
Akan
lebih
menguntungkan
apabila
data
yang
akan diolah dalam keadaan
normal,
misalkan berada pada
interval
[0
1].
Dengan
demikian
kita
perlu
melakukan
normalisasi
untuk
suatu
nilai
u,
menjadi
u
normal
(?)
dengan rumus:
?
=
u
u
min
u
maz
u
min
dengan umin
adalah nilai terkecil yang terukur dan umax
adalah nilai terbesar yang terukur.
Dengan
melakukan
standarisasi,
dapat
mentransformasikan nilai
rata-rata
(mean)
tiap
variabel
menjadi
nol,
dan
deviasi
standar
menjadi
1.
Jika
data
terdistribusi
normal
dengan mean m dan deviasi standar s, maka akan didapatkan nilai standar:
u* =
u
m
Kita
juga
perlu
melakukan
penskalaan
nilai
pada
interval
tertentu.
Apabila
penskalaan
dilakukan secara linear pada interval [u1 u2], maka:
 |