49
ditentukan
oleh
derajat
keanggotaan.
Teknik
ini pertama
kali
diperkenalkan
oleh
Jim
Bezdek
pada
tahun
1981
(Jantzen,
1998).
Fuzzy
C–Means
(FCM) adalah
algoritma
pengelompokkan yang terawasi,
sebab pada FCM kita perlu
tahu terlebih dahulu jumlah cluster yang akan dibentuk.
Algoritma
FCM
mencoba
untuk membagi
kumpulan
elemen
X={
,
, ...
, }
kedalam
koleksi
c fuzzy
cluster
berkenaan
dengan
criteria
yang
diberikan.
Diberikan
set
data
yang
terbatas,
algoritma
mengembalikan
pusat
c
cluster
V
dimana V = , i =1, 2, ... , c dan matriks partisi U : U =
, i =1,
...,
c,
j
=1,...,
n
dimana
adalah nilai
numerik dalam [0,1] yang
memberitahukan
tingkatan
kemana
masuk
ke
dalam
cluster
ke-i.
Algoritma FCM menurut Sri Kusuma Dewi
dan Hari
Purnomo (2004,p84-85) diberikan sebagai berikut :
1.
Input data yang akan di-cluster X, berupa
matriks yang
berukuran n
x m
(n = jumlah
sample
data
,
m
=
atribut
setiap
data).
X
ij
=
data
sample ke -i (i = 1,2, ... , n), atribut ke -j (j =
1,2,
... , m).
2. Tentukan
jumlah
cluster
(c),
pangkat
(w),
maksimum
iterasi
(MaxIter),
error
terkecil
yang
 |