Non-hierarchical techniques include

Non-hierarchical techniques include k-means, adaptive k-means, k-medoids, and fuzzy clustering. To determine which algorithm is good is a function of the type of data available and the particular purpose of analysis. In more objective way, the stability of clusters can be investigated in simulation studies [4].

Hasil (Bahasa Indonesia) 1:

Bebas-hirarkis teknik meliputi k-berarti, k-berarti adaptif, k-medoids, dan pengelompokan kabur. Untuk menentukan algoritma yang baik adalah fungsi dari jenis data yang tersedia dan tujuan tertentu dari analisis. Cara yang lebih objektif, stabilitas cluster dapat diselidiki dalam simulasi studi [4].

Hasil (Bahasa Indonesia) 2:

Teknik non-hirarkis termasuk k-means, adaptif k-means, k-medoids, dan fuzzy clustering. Untuk menentukan algoritma yang baik adalah fungsi dari jenis data yang tersedia dan tujuan tertentu analisis. Dalam cara yang lebih objektif, stabilitas cluster dapat diselidiki dalam studi simulasi [4].