铅笔簇最优连杆单连杆,全连杆单连杆

Nurmaulia Ningsih, Neva Satyahadewi, Hendra Perdana
{"title":"铅笔簇最优连杆单连杆,全连杆单连杆","authors":"Nurmaulia Ningsih, Neva Satyahadewi, Hendra Perdana","doi":"10.26418/bbimst.v8i3.33173","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Analisis cluster merupakan teknik multivariat yang digunakan untuk mengelompokkan objek/kasus (responden) menjadi kelompok-kelompok yang lebih kecil dimana setiap kelompok berisi objek/kasus yang mirip satu sama lain. Dalam analisis cluster dua prosedur yang digunakan untuk pengelompokan yaitu analisis cluster hierarki dan non-hierarki. Penentuan jumlah cluster optimum yang tepat untuk digunakan diperoleh melalui identifikasi pola pergerakan varian pada cluster yang mencapai global optimum. Penemuan posisi cluster yang mencapai global optimum pada pola pergerakan varian diperoleh melalui penerapan metode valley-tracing. Pada penelitian, digunakan penerapan analisis cluster hierarki untuk mengelompokkan kabupaten/kota di Kalimantan Barat berdasarkan indikator IPM. Dari hasil analisis pembentukan cluster optimum pada metode single linkage diperoleh cluster optimum sebanyak 4 cluster. Pada metode complete linkage diperoleh cluster optimum sebanyak 5 cluster. Metode average linkage menghasilkan cluster optimum sebanyak 5 cluster Kata Kunci : Analisis Multivariat, Analisis Cluster, Cluster Optimum ","PeriodicalId":265420,"journal":{"name":"Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya","volume":"263 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2019-07-05","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"4","resultStr":"{\"title\":\"PENCARIAN CLUSTER OPTIMUM PADA SINGLE LINKAGE, COMPLETE LINKAGE DAN AVERAGE LINKAGE\",\"authors\":\"Nurmaulia Ningsih, Neva Satyahadewi, Hendra Perdana\",\"doi\":\"10.26418/bbimst.v8i3.33173\",\"DOIUrl\":null,\"url\":null,\"abstract\":\"Analisis cluster merupakan teknik multivariat yang digunakan untuk mengelompokkan objek/kasus (responden) menjadi kelompok-kelompok yang lebih kecil dimana setiap kelompok berisi objek/kasus yang mirip satu sama lain. Dalam analisis cluster dua prosedur yang digunakan untuk pengelompokan yaitu analisis cluster hierarki dan non-hierarki. Penentuan jumlah cluster optimum yang tepat untuk digunakan diperoleh melalui identifikasi pola pergerakan varian pada cluster yang mencapai global optimum. Penemuan posisi cluster yang mencapai global optimum pada pola pergerakan varian diperoleh melalui penerapan metode valley-tracing. Pada penelitian, digunakan penerapan analisis cluster hierarki untuk mengelompokkan kabupaten/kota di Kalimantan Barat berdasarkan indikator IPM. Dari hasil analisis pembentukan cluster optimum pada metode single linkage diperoleh cluster optimum sebanyak 4 cluster. Pada metode complete linkage diperoleh cluster optimum sebanyak 5 cluster. Metode average linkage menghasilkan cluster optimum sebanyak 5 cluster Kata Kunci : Analisis Multivariat, Analisis Cluster, Cluster Optimum \",\"PeriodicalId\":265420,\"journal\":{\"name\":\"Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya\",\"volume\":\"263 1\",\"pages\":\"0\"},\"PeriodicalIF\":0.0000,\"publicationDate\":\"2019-07-05\",\"publicationTypes\":\"Journal Article\",\"fieldsOfStudy\":null,\"isOpenAccess\":false,\"openAccessPdf\":\"\",\"citationCount\":\"4\",\"resultStr\":null,\"platform\":\"Semanticscholar\",\"paperid\":null,\"PeriodicalName\":\"Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya\",\"FirstCategoryId\":\"1085\",\"ListUrlMain\":\"https://doi.org/10.26418/bbimst.v8i3.33173\",\"RegionNum\":0,\"RegionCategory\":null,\"ArticlePicture\":[],\"TitleCN\":null,\"AbstractTextCN\":null,\"PMCID\":null,\"EPubDate\":\"\",\"PubModel\":\"\",\"JCR\":\"\",\"JCRName\":\"\",\"Score\":null,\"Total\":0}","platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.26418/bbimst.v8i3.33173","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 4

摘要

集群分析是一种多变量技术,用来将物体/病例(受访者)分组成更小的群体,每个小组都包含彼此相似的对象/案例。在集群分析中,用于分组分析的两种程序是层次结构和非层次集群分析。通过识别实现全球最佳的集群的变异模式,确定可供使用的最佳集群数量。通过采用山谷追踪方法,在变种的运动模式上找到全局最佳位置。在研究中,根据IPM的指标,利用等级集群分析的应用,将西加里曼丹地区/城市分组。单次链接方法上的优化集群分析结果获得了4个优化集群。在完整的链接方法中获得了最佳的5个集群。平均链接方法可产生5个关键字的最佳集群:多变量分析、集群分析、优化集群
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
查看原文
分享 分享
微信好友 朋友圈 QQ好友 复制链接
本刊更多论文
PENCARIAN CLUSTER OPTIMUM PADA SINGLE LINKAGE, COMPLETE LINKAGE DAN AVERAGE LINKAGE
Analisis cluster merupakan teknik multivariat yang digunakan untuk mengelompokkan objek/kasus (responden) menjadi kelompok-kelompok yang lebih kecil dimana setiap kelompok berisi objek/kasus yang mirip satu sama lain. Dalam analisis cluster dua prosedur yang digunakan untuk pengelompokan yaitu analisis cluster hierarki dan non-hierarki. Penentuan jumlah cluster optimum yang tepat untuk digunakan diperoleh melalui identifikasi pola pergerakan varian pada cluster yang mencapai global optimum. Penemuan posisi cluster yang mencapai global optimum pada pola pergerakan varian diperoleh melalui penerapan metode valley-tracing. Pada penelitian, digunakan penerapan analisis cluster hierarki untuk mengelompokkan kabupaten/kota di Kalimantan Barat berdasarkan indikator IPM. Dari hasil analisis pembentukan cluster optimum pada metode single linkage diperoleh cluster optimum sebanyak 4 cluster. Pada metode complete linkage diperoleh cluster optimum sebanyak 5 cluster. Metode average linkage menghasilkan cluster optimum sebanyak 5 cluster Kata Kunci : Analisis Multivariat, Analisis Cluster, Cluster Optimum 
求助全文
通过发布文献求助,成功后即可免费获取论文全文。 去求助
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
0
期刊最新文献
PERAMALAN VOLATILITAS SAHAM MENGGUNAKAN MODEL THRESHOLD GENERALIZED AUTOREGRESSIVE CONDITIONAL HETEROSCEDASTICITY ANALISIS DAMPAK PROGRAM TERAPI HIV-AIDS PADA MODEL PENYEBARAN PENYAKIT HIV-AIDS DENGAN POPULASI TERBUKA PENENTUAN GARIS KEMISKINAN PROVINSI MENGGUNAKAN METODE MULTIPLE CLASSIFICATION ANALYSIS METODE ANALISIS KORESPONDENSI BERGANDA UNTUK MENGIDENTIFIKASI KARAKTERISTIK MAHASISWA BIDIKMISI FMIPA UNTAN PENENTUAN MODEL TERBAIK PADA REGRESI SPLINE MENGGUNAKAN GENERALIZED CROSS VALIDATION (GCV)
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
现在去查看 取消
×
提示
确定
0
微信
客服QQ
Book学术公众号 扫码关注我们
反馈
×
意见反馈
请填写您的意见或建议
请填写您的手机或邮箱
已复制链接
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
×
扫码分享
扫码分享
Book学术官方微信
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术
文献互助 智能选刊 最新文献 互助须知 联系我们:info@booksci.cn
Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。
Copyright © 2023 Book学术 All rights reserved.
ghs 京公网安备 11010802042870号 京ICP备2023020795号-1