Section 2 introduces notation and o

Section 2 introduces notation and offers a brief summary
of the essential background. Section 3 presents our homogeneity
criterion and establishes some of its properties. Section
4 introduces a simple anytime hierarchical clustering
method that seeks successively to “homogenize” local clusters
according to this criterion. We analyze the termination
and complexity properties of the method and then illustrate
its algorithmic implications by applying it to the specific
problem of incremental clustering. Section 5 presents experimental
evaluation of the anytime hierarchical clustering
method using both synthetic and real datasets. We conclude
with a brief discussion of future work in Section 6.

Results (Indonesian) 1:

Bagian 2 memperkenalkan notasi dan menawarkan sebuah ringkasan singkatlatar belakang penting. Bagian 3 menyajikan keseragaman kamikriteria dan menetapkan beberapa sifat. Bagian4 memperkenalkan pengelompokan Kapan saja hirarkis sederhanametode yang berusaha berturut-turut "menyeragamkan" kelompok-kelompok lokalmenurut kriteria ini. Kami menganalisis penghentiandan sifat kompleksitas dari metode dan kemudian menggambarkanimplikasinya algoritma dengan menerapkan ke spesifikmasalah pengelompokan inkremental. Bagian 5 menyajikan eksperimentalEvaluasi pengelompokan Kapan saja hirarkismetode menggunakan dataset sintetis dan nyata. Kami menyimpulkandengan diskusi singkat masa depan bekerja di bagian 6.

Results (Indonesian) 2:

Bagian 2 memperkenalkan notasi dan menawarkan ringkasan singkat
dari latar belakang penting. Bagian 3 menyajikan homogenitas kami
kriteria dan menetapkan beberapa sifat-sifatnya. Bagian
4 memperkenalkan kapan pengelompokan hirarki sederhana
metode yang berusaha berturut-turut untuk "menyeragamkan" cluster lokal
sesuai dengan kriteria ini. Kami menganalisis terminasi
dan kompleksitas sifat metode dan kemudian menggambarkan
implikasi algoritmik dengan menerapkan ke spesifik
masalah pengelompokan tambahan. Bagian 5 menyajikan eksperimental
evaluasi kapan saja hierarchical clustering
metode yang menggunakan dataset baik sintetis dan nyata. Kami menyimpulkan
dengan diskusi singkat dari pekerjaan di masa depan dalam Pasal 6.