18
dari pertimbangan kita. Namun
metode statistika dapat digunakan
untuk
mencocokan
pola metode tersebut.
2.7.1
Metode False Nearest Neighbours (FNN).
FNN memiliki pengertian tetangga terdekat yang salah. FNN terjadi
pada suatu kondisi dimana jarak antara titik-titik (data) pada saat dimensi
tertentu,
jauh melampaui
tresshold pada
saat
titik-titik
tersebut
berada
di
dimensi lainnya.
Untuk menghitung jarak antara
sebuah
titik
dengan
tetangga
terdekatnya dengan jarak Euclidean menggunakan rumus:
Rd(t)² =
[X(t) - X
NN
(t)
]
2
+
[X(t +k)- X
NN
(t +k)
]+...+[X(t +(d -1)k) - X
NN
((t +d -1)k)
]
2
Dimana:
d = dimensi embedding
Dengan menggunakan R
T
dicari kriteria untuk FNN.
X
(t + kd
)
-
X
NN
(t + kd
)
Rd (t )
>
R
T
Dengan kriteria di atas, urutan titik-titik dapat diuji.
Nilai R
T
berada di antara selang
10 =
R
T
=
50
untuk segala situasi. Jika
hasilnya lebih besar dari R
T
, maka Nearest Neighbours dengan jumlah
dimensi yang digunakan merupakan FNN , sehingga proses akan terus
diiterasikan lagi
dengan
jumlah
dimensi
selanjutnya
sampai
ditemukan
nilai
FNN = 0. Jika
nilai FNN = 0, maka
iterasi berhenti. Semakin dimensi
 |