i) In hierarchical approach, there

i) In hierarchical approach, there are no difference between the clustering result with SCD
criterion and the results wiht MID, MED, WAD. The classification tree with MAD is different from others. When comparing to the data distribution in Figure 4, we can see that 2 f , 7 f are closer to 5 f , 6 f than 4 f is. Therefore, the results with SCD, MID, MED, WAD are more suitable than the result with MAD is.
ii) In non-hierarchical approach, there is a little difference between NKM and SKM. Specifically, according to SKM, cluster 2 includes 2 7 z , z combine with 4 z , but with NKM
2 7 z , z and 5 6 z , z are assigned together in a cluster. As remark i), the distance between
2 5 6 7 f , f , f , f are smaller than others in whole data. Futhermore, Xie-Beni index with NKM
is also less than Xie-Beni index of SKM is (the less Xie-Beni index is, the better quality
cluster has). Therefore, the clustering result with SCD is more suitable.
iii) Almost SCD are slightly small, it illustrates the qualities of established clusters are not good. This is a natural thing because the populations that are given are well-separated.
iv) Because SCD is small, the clustering with given SCD creates seven clusters, each in those includes only one element for all   0.6897.
v) In fuzzy clustering, almost probabilities for elements belong to clusters are close from
0 or 1 (except the probabilities for element 2nd and element 6th). It illustrates the data is
well-separated. The greatest probabilities for element 2nd and element 6th belongs to cluster are not really great, this demonstrates these elements are located in the boundary of clusters. We can easily verify this remark by the Scatter in Figure 4. The fuzzy clustering result is similar to the result of SKM.

Kết quả (Việt) 1:

i) trong phương pháp tiếp cận thứ bậc, không có sự khác nhau giữa kết quả kết cụm với SCDtiêu chuẩn và các kết quả với MID, MED, toà. Cây phân loại với MAD là khác nhau từ những người khác. Khi so sánh với phân phối dữ liệu trong hình 4, chúng ta có thể thấy rằng 2 f, 7 f gần gũi hơn với 5 f, 6 f hơn 4 f là. Vì vậy, các kết quả với SCD, MID, MED, toà là phù hợp hơn so với kết quả với MAD.II) trong phương pháp tiếp cận không phân cấp, đó là một chút khác biệt giữa NKM và SKM. Cụ thể, theo SKM, cụm 2 bao gồm 2 7 z, z kết hợp với 4 z, nhưng với NKM2 7 z, z và 5 6 z, z được gán với nhau trong một cluster. Khi nhận xét tôi), khoảng cách giữa2 5 6 7 f f, e, f là nhỏ hơn so với những người khác trong toàn bộ dữ liệu. Futhermore, tạ-Beni index với NKMcũng là ít hơn so với tạ-Beni chỉ số SKM (chỉ số Xie-Beni ít hơn này, chất lượng tốt hơncụm sao này có). Vì vậy, kết quả kết cụm với SCD là phù hợp hơn. III) SCD gần như là một chút nhỏ, nó minh họa những phẩm chất của thiết lập cụm là không tốt. Đây là một điều tự nhiên bởi vì các quần thể được phân tách tốt. IV) vì SCD là nhỏ, cụm với cho SCD tạo cụm 7, lẫn trong những bao gồm các yếu tố duy nhất cho tất cả   0.6897. v) trong mờ clustering, hầu như các xác suất cho các yếu tố thuộc về cụm đang đóng từ0 hay 1 (ngoại trừ các xác suất cho phần tử thứ 2 và yếu tố 6th). Nó minh họa các dữ liệutiếng tách. Xác suất lớn nhất cho phần tử thứ 2 và nguyên tố 6 thuộc cụm là không thực sự tuyệt vời, điều này chứng tỏ những yếu tố này nằm trong ranh giới của cụm. Chúng ta có thể dễ dàng xác minh này nhận xét bởi tan trong hình 4. Kết quả kết cụm mờ là tương tự như là kết quả của SKM.

Kết quả (Việt) 2:

i) Trong phương pháp phân cấp, không có sự khác biệt giữa kết quả phân nhóm với SCD
tiêu chí và kết quả VỚI MID, MED, WAD. Cây phân loại với MAD là khác nhau từ những người khác. Khi so sánh với việc phân phối dữ liệu trong hình 4, chúng ta có thể thấy rằng 2 f, 7 f là gần gũi hơn với 5 f, 6 f hơn 4 f là. Do đó, các kết quả với SCD, MID, MED, WAD là phù hợp hơn so với kết quả MAD được.
Ii) Trong phương pháp không phân cấp, có một sự khác biệt nhỏ giữa NKM và SKM. Cụ thể, theo SKM, cụm 2 gồm 2 7 z, z kết hợp với 4 z, nhưng với NKM
2 7 z, z và 5 6 z, z được phân công với nhau trong một cluster. Như tôi nhận xét), khoảng cách giữa
2 5 6 7 e, f, e, f là nhỏ hơn so với những người khác trong toàn bộ dữ liệu. Hơn nữa, Xie-Beni chỉ số với NKM
cũng ít hơn Xie-Beni chỉ số của SKM là (chỉ số Xie-Beni ít hơn là, chất lượng tốt hơn
cluster có). Do đó, kết quả phân nhóm với SCD là phù hợp hơn.
Iii) Hầu như SCD là hơi nhỏ, nó minh họa những phẩm chất của cụm thành lập là không tốt. Đây là một điều tự nhiên vì quần được đưa ra đều được tách ra.
Iv) Bởi vì SCD là nhỏ, các phân nhóm với SCD được tạo ra bảy cụm, mỗi trong những chỉ bao gồm một phần tử cho tất cả   0,6897.
V) Trong phân nhóm mờ , gần như xác suất của các yếu tố thuộc về cụm từ gần
0 hoặc 1 (trừ các xác suất của 2 nguyên tố và nguyên tố thứ 6). Nó minh họa các dữ liệu được
nổi tách ra. Các xác suất lớn nhất đối với 2 yếu tố và nguyên tố thứ 6 thuộc về cụm là không thực sự tuyệt vời, điều này chứng tỏ các yếu tố này đều nằm trong ranh giới của cụm. Chúng ta có thể dễ dàng xác minh nhận xét ​​này bởi Scatter trong Hình 4. Kết quả phân nhóm mờ tương tự như kết quả của SKM.