Algoritma Frequent Itemset Hierarchical Clustering

n7Algoritma ini diilhami oleh Fung (1999) berdasarkan ide frequent itemset yang dikemukakan oleh Agrawal (1994). Ide dasarnya frequent itemset merepresentasikan sesuatu yang umum pada dokumen-dokumen di dalam cluster. FIHC menugaskan (assigning) dokumen-dokumen ke cluster terbaik dari semua cluster yang tersedia. FIHC menggunakan pendekatan “cluster-centered”, dimana kohesi cluster diukur secara langsung dengan menggunakan frequent itemset. FIHC juga menggunakan frequent itemset untuk membangun dan mengorganisir cluster ke dalam hirarki topik.Ada tiga tahap utama untuk mengimplementasikan algoritma FIHC dalam clustering dokumen dan menghasilkan hirarki pohon , yaitu pemilihan frequent itemset, pembentukan cluster dan pembentukan pohon cluster

Tinggalkan Balasan

Isikan data di bawah atau klik salah satu ikon untuk log in:

Logo WordPress.com

You are commenting using your WordPress.com account. Logout / Ubah )

Gambar Twitter

You are commenting using your Twitter account. Logout / Ubah )

Foto Facebook

You are commenting using your Facebook account. Logout / Ubah )

Foto Google+

You are commenting using your Google+ account. Logout / Ubah )

Connecting to %s