https://inibudi.or.id/wiki/index.php?action=history&feed=atom&title=Hierarchical_Clustering 2026-05-23T10:02:31Z Riwayat revisi halaman ini di wiki MediaWiki 1.43.0 https://inibudi.or.id/wiki/index.php?title=Hierarchical_Clustering&diff=16835&oldid=prev 2025-07-31T21:35:19Z

<p>Batch created by Azure OpenAI</p> <p><b>Halaman baru</b></p><div>Hierarchical clustering adalah metode clustering yang membangun hirarki kelompok data berdasarkan kemiripan antar objek. Algoritma ini digunakan untuk menghasilkan struktur pohon atau [[dendrogram]] yang menunjukkan hubungan antar kluster secara bertingkat.<br /> <br /> == Jenis Hierarchical Clustering ==<br /> Terdapat dua pendekatan utama dalam hierarchical clustering: [[agglomerative]] (bottom-up) dan [[divisive]] (top-down). Agglomerative dimulai dengan setiap objek sebagai kluster terpisah dan menggabungkannya secara bertahap berdasarkan kemiripan. Divisive dimulai dengan seluruh data sebagai satu kluster, lalu membaginya secara bertahap.<br /> <br /> == Proses Clustering Hirarkis ==<br /> Proses clustering hirarkis melibatkan perhitungan [[jarak antar kluster]] menggunakan metode seperti single linkage, complete linkage, atau average linkage. Hasil akhir biasanya divisualisasikan dalam bentuk pohon dendrogram yang memudahkan identifikasi kluster pada berbagai tingkat kemiripan.<br /> <br /> == Aplikasi dan Kelebihan ==<br /> Hierarchical clustering digunakan dalam [[taksonomi biologis]], analisis perilaku pengguna, dan pengelompokan dokumen. Keuntungan utamanya adalah tidak perlu menentukan jumlah kluster di awal, namun kelemahannya adalah kurang efisien untuk jumlah data yang sangat besar.</div>

Budi