Pengelompokan Hirarkis
Pengelompokan hirarkis adalah metode tanpa pengawasan yang mengelompokkan observasi ke dalam kluster bersarang dan menampilkan hasilnya sebagai dendrogram, sehingga jumlah kluster tidak perlu ditetapkan sebelumnya. Bentuk aglomeratifnya bertumpu pada kriteria pengelompokan fungsi objektif yang diperkenalkan oleh Joe Ward pada tahun 1963.
Baca metode selengkapnya
Masuk dengan akun gratis untuk membaca bagian ini.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+10 more
Sumber
- Ward, J. H. (1963). Hierarchical Grouping to Optimize an Objective Function. Journal of the American Statistical Association, 58(301), 236–244. DOI: 10.1080/01621459.1963.10500845 ↗
Cara menyitasi halaman ini
ScholarGate. (2026, June 1). Hierarchical Agglomerative Clustering. ScholarGate. https://scholargate.app/id/machine-learning/hierarchical-clustering
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- DBSCANPembelajaran Mesin↔ compare
- Analisis FaktorStatistika Penelitian↔ compare
- Model Campuran GaussianPembelajaran Mesin↔ compare
- Analisis Komponen UtamaPembelajaran Mesin↔ compare
Dirujuk oleh
Menemukan masalah di halaman ini? Laporkan atau usulkan perbaikan →