31
titik data tersebut dengan suatu pusat cluster lainnya yang telah ada
1). Apabila hasil penjumlahan antara rasio dan jarak terpanjang titik
data tersebut dengan pusat cluster
lainnya yang telah ada < 1, maka
selain titik data tersebut tidak akan diterima sebagai pusat cluster, dia
sudah tidak akan dipertimbangkan lagi untuk menjadi pusat cluster
baru (potensinya diset sama dengan nol).
Apabila Rasio
Rejection ratio, maka sudah tidak ada lagi titik yang
akan dipertimbangkan untuk menjadi kandidat pusat cluster, iterasi
dihentikan.
Gambar 2.7 Rasio, Acceptance ratio, dan Rejection ratio
Perbedaan lain dengan metode Fuzzy C-Means (FCM) adalah, jika
pada metode FCM pusat clusterbisa jadi bukan merupakan salah satu dari
data yang dicluster, tidak demikian
halnya dengan metode substractive
clustering. Pada metode substractive clustering, suatu pusat cluster
pasti
merupakan salah satu data yang ikut dicluster, yaitu data dimana derajat
keanggotaannya pada cluster tersebut sama dengan 1. Penjumlahan semua
derajat keanggotaan pada FCM selalu bernilai sama dengan 1, namun tidak
demikian dengan substractive clustering. Pada metode
substractive
clustering, penjumlahan semua derajat keanggotaannya belum tentu
(bahkan jarang) bernilai sama dengan 1.
2.6.6
Algoritma Substractive Clustering
Algoritma fuzzy substractive clustering adalah sebagai berikut:
1.
Input data yang akan dicluster:X
ij
, dengan i
=
1,2,...,n; dan j
=
1,2,...,m.
2.
Tetapkan nilai:
a.
r
j
(jari-jari setiap atribut data); j = 1,2,...,m.
Data tidak diterima sebagai
pusat cluster
(Rasio
Rejection ratio)
Data diterima sebagai pusat
cluster
(Rasio >Acceptance ratio)
Data diterima sebagai pusat
cluster tapi dengan syarat
(Rejection)
Rejection ratio
Acceptance ratio
 |