60
dimana
adalah
ukuran
jarak
yang
dipilih
antara data
point
dan
pusat
cluster
,
adalah sebuah indikator jarak pada n data point dari pusat cluster.
Adapun algoritmanya terdiri dari langkah-langkah sebagai berikut :
Tempatkan
k
point
kedalam
ruang
yang
direpresentasikan
oleh
obyek-obyek
yang
dikelompokkan. Point ini menerangkan centroid grup awal.
Arahkan tiap obyek ke grup yang memiliki centroid terdekat.
Ketika semua obyek telah diarahkan, hitung ulang posisi dari k centroid.
Ulangi
langkah
2
dan
3
sampai
centroid
tidak
lagi
bergerak.
Hal
ini
menciptakan
pemisahan
obyek
ke
dalam
grup
yang
mana
matriks
yang
diminimalkan dapat
dihitung.
2.9.4.2.2
QT Clustering Algorithm
QT
(Quality
Threshold)
Clustering(Heyer et
al,1999)
adalah
suatu
metode
alternatif
dalam
pemisahan
data,
diciptakan
untuk
pengelompokan gen.
Hal
ini
memerlukan
penetapan
yang
banyaknya
cluster
awal,
dan
selalu
menghasilkan
hasil
yang sama ketika dijalankan berkali – kali.
2.9.5
Perhitungan Jarak
Sebuah
langkah
penting
dalam
pengelompokan adalah
dengan
memilih
sebuah
ukuran jarak, yang akan
menentukan bagaimana kesamaan dua elemen diperhitungkan (
Hal
ini
akan
memperngaruhi
bentuk
cluster,
dimana
beberapa
elemen
mungkin
saling
berdekatan
satu
sama
lain
mengacu
pada satu jarak atau saling menjauh.
Terdapat sejumlah perhitungan
jarak inter-observasi dan
jarak inter-cluster
yang
berbeda-beda
untuk
digunakan
sebagai
criteria
saat
menggabungkan
cluster
terdekat
 |