Isi
Analisis cluster adalah metode pengorganisasian data ke dalam kelompok-kelompok representatif berdasarkan karakteristik yang serupa. Setiap anggota gugus memiliki lebih banyak kesamaan dengan anggota lain dari gugus yang sama daripada dengan anggota kelompok lain. Titik paling representatif dalam grup disebut centroid. Biasanya, ini adalah nilai rata-rata dari titik-titik data dalam cluster.
Atur data. Jika data terdiri dari satu variabel, histogram mungkin sesuai. Jika dua variabel terlibat, buat grafik data pada bidang koordinat. Misalnya, jika Anda melihat tinggi dan berat anak-anak sekolah di ruang kelas, plot titik data untuk setiap anak pada grafik, dengan bobot menjadi sumbu horizontal dan tinggi adalah sumbu vertikal. Jika lebih dari dua variabel terlibat, matriks mungkin diperlukan untuk menampilkan data.
Kelompokkan data ke dalam kelompok-kelompok. Setiap cluster harus terdiri dari titik-titik data yang paling dekat dengannya. Dalam contoh tinggi dan berat, kelompokkan setiap titik data yang tampak berdekatan. Jumlah cluster, dan apakah setiap titik data harus berada dalam sebuah cluster, dapat bergantung pada tujuan penelitian.
Untuk setiap cluster, tambahkan nilai-nilai semua anggota.Misalnya, jika sekelompok data terdiri dari titik (80, 56), (75, 53), (60, 50), dan (68,54), jumlah nilai akan menjadi (283, 213).
Bagilah total dengan jumlah anggota cluster. Dalam contoh di atas, 283 dibagi empat adalah 70,75, dan 213 dibagi empat adalah 53,25, jadi pusat massa dari cluster adalah (70,75, 53,25).
Plot centroid cluster dan tentukan apakah ada titik yang lebih dekat dengan centroid cluster lain daripada centroid cluster mereka sendiri. Jika ada titik yang lebih dekat dengan centroid yang berbeda, distribusikan kembali ke cluster yang berisi centroid lebih dekat.
Ulangi Langkah 3, 4 dan 5 hingga semua titik data berada di cluster yang berisi centroid yang paling dekat dengannya.