Given a choice of linkage, ζ : (Rm)

Given a choice of linkage, ζ : (Rm)J ×P(J)×P(J) → R≥0,
Table 3 presents the formal specification of our central contribution,
the associated Anytime Hierarchical ζ-Clustering
method. Once again, this method defines a new relation
from datasets to hierarchies, AHCζ ⊂ (Rm)J × BTJ that is
generally not a function but rather a multi-function (i.e. all
datasets yield some hierarchy, but not necessarily a unique
one).

Results (Indonesian) 1:

Diberikan pilihan hubungan, ζ: R≥0 (Rm) → J ×P(J)×P(J),Tabel 3 menyajikan spesifikasi formal kontribusi kami pusat,terkait Kapan saja hirarkis ζ-pengelompokanmetode. Sekali lagi, metode ini mendefinisikan hubungan barudari dataset untuk hierarki, AHCζ ⊂ (Rm) J × BTJ yangumumnya tidak fungsi tetapi agak multi fungsi (yaitu semuadataset menghasilkan beberapa hirarki, tetapi belum tentu yang uniksatu).

Results (Indonesian) 2:

Diberi pilihan linkage, ζ: (Rm) J × P (J) × P (J) → R≥0,
Tabel 3 menyajikan spesifikasi formal dari kontribusi sentral kita,
terkait Anytime hirarkis ζ-Clustering
metode. Sekali lagi, metode ini mendefinisikan relasi baru
dari dataset ke hierarki, AHCζ ⊂ (Rm) J × BTJ yang
umumnya tidak fungsi melainkan multi-fungsi (yaitu semua
dataset menghasilkan beberapa hirarki, tetapi tidak harus unik
satu).