MODUL 3 ANALISIS MULTIVARIAT
AISYAH IMANI KHOIRUNNISA (24031554020) & MEISYA NATASAFIRA (24031554174)
2026-04-02
INSTALL PACKAGES
#install.packages("flexclust")
install.packages("dbscan") ## Installing package into '/cloud/lib/x86_64-pc-linux-gnu-library/4.5'
## (as 'lib' is unspecified)install.packages("tidyverse") ## Installing package into '/cloud/lib/x86_64-pc-linux-gnu-library/4.5'
## (as 'lib' is unspecified)install.packages("meanShiftR")## Installing package into '/cloud/lib/x86_64-pc-linux-gnu-library/4.5'
## (as 'lib' is unspecified)install.packages("e1071")## Installing package into '/cloud/lib/x86_64-pc-linux-gnu-library/4.5'
## (as 'lib' is unspecified)install.packages("cluster") ## Installing package into '/cloud/lib/x86_64-pc-linux-gnu-library/4.5'
## (as 'lib' is unspecified)install.packages("fpc") ## Installing package into '/cloud/lib/x86_64-pc-linux-gnu-library/4.5'
## (as 'lib' is unspecified)install.packages("mclust")## Installing package into '/cloud/lib/x86_64-pc-linux-gnu-library/4.5'
## (as 'lib' is unspecified)library(flexclust)
library(dbscan)##
## Attaching package: 'dbscan'## The following object is masked from 'package:stats':
##
## as.dendrogramlibrary(tidyverse)## ── Attaching core tidyverse packages ──────────────────────── tidyverse 2.0.0 ──
## ✔ dplyr 1.2.0 ✔ readr 2.2.0
## ✔ forcats 1.0.1 ✔ stringr 1.6.0
## ✔ ggplot2 4.0.2 ✔ tibble 3.3.1
## ✔ lubridate 1.9.5 ✔ tidyr 1.3.2
## ✔ purrr 1.2.1## ── Conflicts ────────────────────────────────────────── tidyverse_conflicts() ──
## ✖ dplyr::filter() masks stats::filter()
## ✖ dplyr::lag() masks stats::lag()
## ℹ Use the conflicted package (<http://conflicted.r-lib.org/>) to force all conflicts to become errorslibrary(meanShiftR)
library(e1071)##
## Attaching package: 'e1071'
##
## The following object is masked from 'package:ggplot2':
##
## element
##
## The following object is masked from 'package:flexclust':
##
## bclustlibrary(cluster)
library(fpc)##
## Attaching package: 'fpc'
##
## The following object is masked from 'package:dbscan':
##
## dbscanlibrary(mclust)## Package 'mclust' version 6.1.2
## Type 'citation("mclust")' for citing this R package in publications.
##
## Attaching package: 'mclust'
##
## The following object is masked from 'package:dplyr':
##
## count
##
## The following object is masked from 'package:purrr':
##
## mapLOAD DATA
wine <- read.csv("winequalityN.csv")
str(wine)## 'data.frame': 6497 obs. of 13 variables:
## $ type : chr "white" "white" "white" "white" ...
## $ fixed.acidity : num 7 6.3 8.1 7.2 7.2 8.1 6.2 7 6.3 8.1 ...
## $ volatile.acidity : num 0.27 0.3 0.28 0.23 0.23 0.28 0.32 0.27 0.3 0.22 ...
## $ citric.acid : num 0.36 0.34 0.4 0.32 0.32 0.4 0.16 0.36 0.34 0.43 ...
## $ residual.sugar : num 20.7 1.6 6.9 8.5 8.5 6.9 7 20.7 1.6 1.5 ...
## $ chlorides : num 0.045 0.049 0.05 0.058 0.058 0.05 0.045 0.045 0.049 0.044 ...
## $ free.sulfur.dioxide : num 45 14 30 47 47 30 30 45 14 28 ...
## $ total.sulfur.dioxide: num 170 132 97 186 186 97 136 170 132 129 ...
## $ density : num 1.001 0.994 0.995 0.996 0.996 ...
## $ pH : num 3 3.3 3.26 3.19 3.19 3.26 3.18 3 3.3 3.22 ...
## $ sulphates : num 0.45 0.49 0.44 0.4 0.4 0.44 0.47 0.45 0.49 0.45 ...
## $ alcohol : num 8.8 9.5 10.1 9.9 9.9 10.1 9.6 8.8 9.5 11 ...
## $ quality : int 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 ...CEK MISSING VALUE
Menghitung jumlah missing value dan menghapus baris yang memiliki nilai kosong agar analisis lebih akurat.
sum(is.na(wine))## [1] 38wine <- na.omit(wine)Mengambil Fitur Numerik
df <- wine %>% select(-quality, -type) %>% select(where(is.numeric))Scaling Data
Menormalisasikan data agar semua fitur memiliki skala yang sama, dan mengambil 1000 sampel data untuk mengoptimalkan penggunaan momori dan meningkatkan efisiensi komputasi selama proses clustering.
df <- scale(df)
set.seed(123)
df_sample <- df[sample(1:nrow(df), 1000),]Number of K
- Elbow Method menentukan jumlah cluster optimal dengan melihat penurunan nilai Within-Cluster Sum of Squares (WSS).
wss <- sapply(1:10, function(k){kmeans(df_sample, centers = k, nstart = 20)$tot.withinss})
plot(1:10, wss, type="b", pch=19, frame=FALSE,
xlab="Number of clusters K",
ylab="Total within-clusters sum of squares",
main="Elbow Method")
- Silhouette Analysis Mengevaluasi kualitas cluster berdasarkan tingkat kedekatan data dalam cluster dan jaraknya terhadap cluster lain.
dist_sample <- dist(df_sample)
avg_sil <- function(k){km_res <- kmeans(df_sample, centers = k, nstart = 25)
ss<-silhouette(km_res$cluster, dist_sample)
mean(ss[,3])
}
k_values <- 2:10
avg_sil_values <- sapply(k_values, avg_sil)
plot(k_values, avg_sil_values, type="b", pch=19, frame=FALSE,
xlab="Number of clusters K",
ylab="Average Silhouette Width",
main="Silhouette Analysis")
K-MEANS
Mengelompokkan data menjadi 6 cluster menggunakan metode K-Means, untuk menghasilkan pengelompokan data berdasarkan kedekatan terhadap pusat cluster.
km_res <- kmeans(df_sample, centers = 6, nstart = 25)
km_res## K-means clustering with 6 clusters of sizes 1, 139, 236, 105, 271, 248
##
## Cluster means:
## fixed.acidity volatile.acidity citric.acid residual.sugar chlorides
## 1 0.44860099 3.7986740 1.93623441 12.6882329 0.5115771
## 2 0.04562979 1.7921067 -1.31734576 -0.6076962 0.6770972
## 3 -0.41915450 -0.3404478 0.04764416 -0.4061706 -0.5866490
## 4 1.92129483 0.6902905 0.83470263 -0.5716378 1.1966236
## 5 -0.31049442 -0.5193884 0.14700739 -0.3051435 -0.1919068
## 6 -0.14711339 -0.3631626 0.23813211 1.4637192 -0.1539166
## free.sulfur.dioxide total.sulfur.dioxide density pH sulphates
## 1 -1.26792607 0.78379739 14.7536754 1.06858427 1.0667299
## 2 -0.79394929 -1.20749308 0.5043684 0.99603722 0.4270843
## 3 -0.07443909 -0.05328962 -1.2323970 -0.22831948 -0.3178764
## 4 -0.94829944 -1.23395829 0.9864265 -0.06905668 1.2336533
## 5 0.06710030 0.40370752 -0.2699201 0.16244019 -0.1784525
## 6 0.84211185 0.97700456 0.9224405 -0.45044723 -0.2362573
## alcohol
## 1 1.011772789
## 2 -0.228543269
## 3 1.234150275
## 4 -0.006758208
## 5 -0.289096027
## 6 -0.865577256
##
## Clustering vector:
## 2487 2535 2251 542 4317 3012 1866 1166 3397 5377 5392 5162 3472 4787 1651 2781
## 6 3 6 6 2 3 4 5 6 4 2 2 6 3 3 3
## 5135 5239 976 4470 1040 2037 5503 2914 6198 2591 1474 5797 1814 4333 3006 1638
## 2 4 5 3 3 5 2 5 2 6 5 4 3 6 3 5
## 571 6019 4495 1191 2616 2562 1823 927 5990 1070 3030 4431 3233 4021 5372 172
## 6 4 3 3 6 6 3 2 4 5 6 6 3 5 4 3
## 224 1338 2653 6244 605 1623 4263 4844 3963 4115 2933 4275 305 288 5611 43
## 5 5 3 2 5 6 3 3 3 3 6 6 5 6 2 5
## 6262 327 2846 2819 2528 3952 1207 772 3307 386 6490 6157 2106 4638 4135 2141
## 2 6 3 6 5 6 6 5 3 3 2 2 5 3 3 6
## 6162 6043 775 5456 5237 1029 2609 2363 1472 3978 3384 4006 4793 6293 1158 3256
## 2 5 6 4 4 5 6 5 6 3 5 3 2 2 6 6
## 5212 5631 1958 1525 4602 3809 6239 1938 5995 1133 4287 1099 3172 1410 2308 4732
## 5 2 5 6 3 5 2 5 2 6 3 5 3 5 6 3
## 2402 4249 4070 2284 705 3883 6106 5055 868 1006 4741 6051 4599 6123 157 1662
## 5 3 6 6 3 5 4 5 6 5 5 2 6 4 6 6
## 2232 6329 2498 1052 337 3882 2861 1980 5386 5912 4119 5487 1008 6211 1009 4259
## 5 2 6 5 3 6 5 6 4 2 3 3 2 2 5 3
## 2527 1786 1608 4711 4110 6027 2111 2268 1817 4802 5754 6353 1832 355 2531 3018
## 3 6 5 3 5 4 6 6 5 5 2 4 6 5 5 3
## 3118 202 6009 3262 3150 5000 2249 4676 2900 2156 5671 4049 3490 1350 3975 4828
## 3 6 2 3 6 2 5 5 6 6 4 6 3 3 6 3
## 2691 3528 2782 3859 731 1476 4794 5398 1852 3527 3095 2470 3087 544 4081 1593
## 5 6 1 3 6 5 6 2 3 3 4 5 3 5 6 5
## 6212 6084 487 6126 1173 2061 2337 2847 1951 3350 472 3250 4955 1102 5043 5686
## 2 2 5 4 3 6 6 3 6 5 5 5 4 3 3 4
## 1337 192 425 4749 2594 1357 6023 4903 1585 580 815 1439 3825 1394 4282 3607
## 5 6 5 6 6 6 2 2 6 3 6 6 3 5 6 6
## 2994 3155 4739 368 290 4392 3227 2290 636 1929 348 2098 555 5105 979 5905
## 5 3 3 5 6 6 5 3 5 5 6 6 3 4 5 4
## 5814 3651 3488 5646 3034 1469 5205 2235 2310 5821 2650 6381 5537 4239 4770 1103
## 4 5 5 4 6 5 2 5 5 2 6 4 2 6 6 5
## 1265 2629 1730 894 777 6089 1011 2519 2893 2905 4833 5616 1258 4471 1449 3835
## 5 6 5 3 3 4 5 3 6 5 5 2 6 5 5 5
## 6327 4508 1189 2096 3097 6111 5278 2237 5851 1636 5525 3879 5593 729 1282 2494
## 2 3 5 6 3 2 4 6 4 5 2 6 4 5 3 6
## 2580 6404 2136 6396 3061 6406 1371 811 2011 5029 1365 4931 5370 5435 5882 3683
## 5 2 5 2 5 4 5 6 3 4 3 2 4 4 4 3
## 4414 5374 5938 1732 4419 4984 4727 1859 3137 1285 6371 1081 86 3494 887 2349
## 3 4 4 6 6 2 3 5 3 3 4 5 6 3 3 3
## 5147 4198 5242 2395 2187 6209 2680 5506 701 6405 3194 1586 3840 1012 4078 1985
## 2 5 4 6 4 2 5 4 6 2 5 6 5 5 3 6
## 4033 5862 2665 5595 1386 4365 2178 3985 4747 3462 398 2475 4583 147 32 6074
## 6 4 3 2 5 3 5 3 6 5 3 3 5 5 5 2
## 5263 6185 4216 3812 4138 3807 185 3515 3562 5560 4646 5585 5048 5726 211 3273
## 4 3 6 3 6 6 6 3 5 2 3 2 4 2 5 3
## 4045 2445 2456 5270 3501 2387 270 4616 6013 5908 5437 1379 3090 5256 1349 4132
## 6 6 6 4 3 5 2 3 3 4 4 5 3 4 5 6
## 4292 3378 4097 2474 1257 3566 1875 1697 3493 4230 4130 4748 4383 2613 5222 2354
## 6 3 5 6 5 3 5 6 3 3 3 5 3 3 4 5
## 1633 3365 6035 5410 1784 6125 5871 5367 3450 685 5114 5267 4574 877 1972 5727
## 3 3 4 4 4 2 4 4 3 3 5 4 3 3 5 2
## 2694 1984 664 1084 3153 3588 1288 5015 1680 1910 1352 6345 3108 683 3520 2059
## 5 6 5 6 3 6 3 2 5 6 3 2 5 6 3 6
## 5760 3203 4917 5536 6496 1228 4400 249 4146 1751 2109 2758 5451 1767 4010 5819
## 2 3 2 2 2 5 6 3 6 6 6 5 4 6 5 4
## 390 565 5763 1292 2120 4056 4515 3237 6488 1419 4792 5337 322 1466 5530 2110
## 6 5 2 6 5 3 6 3 2 5 6 4 5 5 4 6
## 1132 330 2920 1886 1690 125 2784 1581 3597 616 5463 5203 139 4546 2828 3226
## 5 5 5 6 3 5 5 6 3 6 4 4 3 3 3 3
## 900 686 5948 51 5624 3337 200 6480 4425 2262 3722 198 3725 5775 4941 4001
## 6 6 4 3 2 6 6 2 6 5 5 6 3 2 4 5
## 2133 1470 3206 1340 1421 5683 6167 3004 5748 3742 5074 5561 4820 5911 5351 778
## 6 5 3 6 6 2 2 3 2 6 2 2 3 2 2 6
## 5117 3344 1488 3021 260 2632 661 2617 1013 2234 5470 2648 3540 6062 1541 5572
## 2 6 6 3 3 3 5 6 5 5 2 5 3 2 6 2
## 459 3069 100 4016 6131 391 1390 2293 638 462 251 2886 419 2857 1522 2771
## 5 3 6 5 2 6 5 5 6 6 5 3 5 3 5 6
## 1489 3269 3121 4340 3582 6237 82 1555 6330 4701 1855 3003 4544 4615 4852 1844
## 6 3 6 5 3 2 6 5 2 6 5 3 3 5 6 5
## 2281 4721 3791 898 2430 5189 926 4972 4572 1280 1382 2468 3828 1888 2711 4163
## 5 3 6 3 6 2 5 2 3 5 3 5 3 6 6 6
## 3362 3795 208 54 5373 2139 699 3868 594 4579 1038 6291 4071 5689 5168 1254
## 5 5 4 3 4 5 6 6 3 3 2 2 5 4 4 3
## 2196 2664 3873 2812 3379 2163 2028 624 3106 860 6426 3265 4621 6018 1682 953
## 5 3 6 5 3 4 6 3 3 5 2 5 3 2 5 5
## 2976 74 4068 4203 4042 6328 5020 3535 281 1460 5794 2745 4750 5194 6201 2603
## 5 5 5 3 5 4 2 6 3 5 2 3 6 4 4 3
## 5758 3320 857 5940 619 342 5025 302 4027 4865 4953 941 3267 2801 1495 1389
## 2 5 6 2 5 5 2 3 6 5 2 6 3 6 3 3
## 6414 518 3174 1049 2960 806 1820 3209 876 4496 1120 463 3045 3327 1571 4457
## 2 5 3 5 3 6 3 5 5 6 6 6 6 5 5 6
## 3027 3154 6259 4329 450 2950 3075 4055 618 5992 399 3361 3166 3218 2816 5505
## 5 3 4 5 5 5 5 6 5 4 6 3 3 5 3 4
## 2864 762 5865 1883 4645 4708 265 3447 5861 4210 5564 2083 603 4585 3853 2772
## 3 5 4 6 3 5 5 6 2 3 2 6 3 3 3 5
## 4807 3925 3610 824 2314 798 6397 1376 5446 6365 1727 1577 951 2813 2437 2018
## 6 5 6 5 3 6 2 3 4 2 3 5 5 5 6 3
## 2663 3569 3977 2048 5375 2908 5770 1363 4041 2315 3363 551 6057 1005 2184 4578
## 3 3 3 5 4 3 2 3 5 3 5 6 4 3 5 6
## 3191 809 6039 3043 4604 1296 2177 1219 4818 473 2913 5460 5710 2966 145 1806
## 3 6 2 6 3 6 5 3 3 3 3 4 4 3 3 6
## 495 864 1876 4372 6159 5745 4755 1674 6492 5247 1146 1106 5964 1573 2330 5792
## 5 3 6 5 4 2 6 5 2 4 6 5 2 5 5 2
## 3002 4328 4321 3968 5762 6205 5740 3937 6236 1940 5679 2825 5636 1319 4040 4520
## 5 6 6 6 2 4 2 5 2 6 2 6 2 5 2 5
## 5366 5303 6103 3643 2858 4782 358 6385 1613 3929 3427 6401 6354 5395 1418 5878
## 4 2 4 5 3 5 5 2 3 6 6 2 2 2 6 4
## 1092 881 5524 5056 6344 2607 3652 1757 2266 2532 3175 3717 5122 3364 732 4087
## 6 5 2 5 2 5 6 6 6 5 3 3 2 3 6 5
## 2542 207 3335 1016 267 1428 1987 2967 1160 3103 4591 2551 630 1459 1947 3753
## 5 5 3 5 6 3 5 6 6 5 5 5 3 3 6 5
## 3713 5206 301 480 2560 4938 5777 1952 4131 4991 2353 4764 5031 1088 3246 3094
## 6 4 2 5 5 4 2 4 3 4 5 3 2 3 5 3
## 4140 972 5724 5087 6476 4189 899 3830 3703 4505 4273 5787 4593 5139 4466 167
## 5 3 2 5 2 3 3 3 6 5 6 2 3 4 6 6
## 433 2516 2101 651 5389 2014 6482 5190 2032 46 232 5156 934 2623 2907 6066
## 5 3 6 6 2 6 5 4 5 5 6 2 6 3 6 4
## 4339 702 5599 59 5426 5549 4776 4351 2447 1624 2352 1782 1568 2732 5716 1482
## 6 3 4 5 4 4 5 3 5 5 6 5 5 6 4 5
## 667 169 3567 3283 674 841 2546 4477 3636 4905 6072 1735 4625 421 687 833
## 3 6 3 5 5 3 3 3 3 2 2 6 3 3 5 3
## 4270 2165 2341 2789 2747 384 533 5204 4199 485 3446 4806 4706 5994 739 5223
## 6 6 5 6 3 5 6 4 6 6 3 5 5 4 5 4
## 2671 2052 315 1831 4957 2850 6076 4222 4035 5173 4728 4302 3391 1944 4661 2785
## 3 6 5 6 2 6 2 3 6 2 5 6 3 6 3 5
## 6466 5054 722 4465 79 1255 5439 5113 6417 1429 5145 4323 4111 1729 5187 4364
## 2 5 5 6 6 5 4 2 4 5 2 5 3 5 2 6
## 3602 4026 1151 5081 412 4124 1722 6398 1004 4337 1746 5143 3521 1374 4552 1747
## 5 3 6 2 6 3 5 2 5 6 6 4 6 6 3 5
## 2822 3638 4838 774 3933 5192 6139 1930 346 5697 2246 3704 2730 633 825 1104
## 5 5 3 6 5 2 2 6 5 4 5 6 3 5 3 5
## 846 4637 5365 4173 3000 2302 6083 5371 631 1966 5293 2717 1675 2407 1656 329
## 3 5 4 3 5 6 2 4 6 6 4 6 6 3 5 6
## 431 6481 4723 4265 1590 5970 4063 3228
## 6 2 5 3 5 2 3 6
##
## Within cluster sum of squares by cluster:
## [1] 0.0000 710.6601 1081.9564 1065.5364 1376.5328 1275.0856
## (between_SS / total_SS = 50.2 %)
##
## Available components:
##
## [1] "cluster" "centers" "totss" "withinss" "tot.withinss"
## [6] "betweenss" "size" "iter" "ifault"K-MEDIAN
K-Median merupakan metode clustering yang mirip dengan K-Means, namun menggunakan median sebagai pusat cluster, bukan rata-rata (mean). Metode ini lebih tahan terhadap outlier karena median tidak mudah terpengaruh oleh nilai ekstrem.
kmed_res <- kcca(df_sample, k = 6, family = kccaFamily("kmedians"))## Found more than one class "kcca" in cache; using the first, from namespace 'flexclust'## Also defined by 'kernlab'## Found more than one class "kcca" in cache; using the first, from namespace 'flexclust'## Also defined by 'kernlab'kmed_res## kcca object of family 'kmedians'
##
## call:
## kcca(x = df_sample, k = 6, family = kccaFamily("kmedians"))
##
## cluster sizes:
##
## 1 2 3 4 5 6
## 114 202 226 151 177 130kmed_res@cluster## 2487 2535 2251 542 4317 3012 1866 1166 3397 5377 5392 5162 3472 4787 1651 2781
## 2 3 4 4 6 5 2 2 2 1 1 6 2 5 5 5
## 5135 5239 976 4470 1040 2037 5503 2914 6198 2591 1474 5797 1814 4333 3006 1638
## 6 1 2 3 3 3 6 2 6 2 3 1 3 4 5 3
## 571 6019 4495 1191 2616 2562 1823 927 5990 1070 3030 4431 3233 4021 5372 172
## 4 1 5 3 4 2 5 6 1 3 2 4 5 2 1 3
## 224 1338 2653 6244 605 1623 4263 4844 3963 4115 2933 4275 305 288 5611 43
## 3 2 5 1 3 2 5 5 5 3 2 4 2 4 6 2
## 6262 327 2846 2819 2528 3952 1207 772 3307 386 6490 6157 2106 4638 4135 2141
## 6 4 3 4 3 4 4 3 5 5 6 6 2 5 5 4
## 6162 6043 775 5456 5237 1029 2609 2363 1472 3978 3384 4006 4793 6293 1158 3256
## 6 6 2 1 1 3 2 3 2 5 3 3 5 6 4 4
## 5212 5631 1958 1525 4602 3809 6239 1938 5995 1133 4287 1099 3172 1410 2308 4732
## 1 6 2 4 3 3 6 3 6 4 3 2 5 3 4 5
## 2402 4249 4070 2284 705 3883 6106 5055 868 1006 4741 6051 4599 6123 157 1662
## 3 5 2 4 5 3 1 1 4 3 2 6 2 1 4 2
## 2232 6329 2498 1052 337 3882 2861 1980 5386 5912 4119 5487 1008 6211 1009 4259
## 2 6 4 3 5 4 3 4 1 6 5 5 6 6 3 5
## 2527 1786 1608 4711 4110 6027 2111 2268 1817 4802 5754 6353 1832 355 2531 3018
## 5 2 2 5 3 1 4 4 2 3 6 1 2 2 3 5
## 3118 202 6009 3262 3150 5000 2249 4676 2900 2156 5671 4049 3490 1350 3975 4828
## 5 4 6 5 2 6 3 3 4 2 1 4 3 3 2 3
## 2691 3528 2782 3859 731 1476 4794 5398 1852 3527 3095 2470 3087 544 4081 1593
## 3 2 1 5 2 3 2 1 5 5 1 3 5 2 2 3
## 6212 6084 487 6126 1173 2061 2337 2847 1951 3350 472 3250 4955 1102 5043 5686
## 6 6 3 1 3 4 2 3 4 2 3 3 1 5 5 1
## 1337 192 425 4749 2594 1357 6023 4903 1585 580 815 1439 3825 1394 4282 3607
## 2 4 2 4 2 4 6 6 2 5 4 2 3 2 2 2
## 2994 3155 4739 368 290 4392 3227 2290 636 1929 348 2098 555 5105 979 5905
## 3 5 5 2 4 4 3 5 3 2 4 2 5 1 2 1
## 5814 3651 3488 5646 3034 1469 5205 2235 2310 5821 2650 6381 5537 4239 4770 1103
## 1 3 3 1 2 3 6 3 3 6 2 6 6 4 4 3
## 1265 2629 1730 894 777 6089 1011 2519 2893 2905 4833 5616 1258 4471 1449 3835
## 3 2 3 5 3 1 3 5 4 3 3 6 2 5 3 2
## 6327 4508 1189 2096 3097 6111 5278 2237 5851 1636 5525 3879 5593 729 1282 2494
## 6 5 3 2 3 6 1 2 1 3 6 2 1 2 5 4
## 2580 6404 2136 6396 3061 6406 1371 811 2011 5029 1365 4931 5370 5435 5882 3683
## 3 6 2 6 2 1 3 2 3 1 3 6 1 1 1 3
## 4414 5374 5938 1732 4419 4984 4727 1859 3137 1285 6371 1081 86 3494 887 2349
## 5 1 1 4 4 6 5 3 5 5 1 2 4 5 3 5
## 5147 4198 5242 2395 2187 6209 2680 5506 701 6405 3194 1586 3840 1012 4078 1985
## 6 2 1 4 3 6 2 1 4 6 3 4 2 3 3 4
## 4033 5862 2665 5595 1386 4365 2178 3985 4747 3462 398 2475 4583 147 32 6074
## 4 1 5 6 2 2 2 5 2 3 5 5 2 3 3 6
## 5263 6185 4216 3812 4138 3807 185 3515 3562 5560 4646 5585 5048 5726 211 3273
## 1 3 4 3 2 2 4 5 2 1 5 6 1 6 2 3
## 4045 2445 2456 5270 3501 2387 270 4616 6013 5908 5437 1379 3090 5256 1349 4132
## 4 4 4 1 5 3 2 5 5 1 1 3 5 1 2 2
## 4292 3378 4097 2474 1257 3566 1875 1697 3493 4230 4130 4748 4383 2613 5222 2354
## 4 3 3 2 3 3 2 4 5 3 5 3 3 5 1 3
## 1633 3365 6035 5410 1784 6125 5871 5367 3450 685 5114 5267 4574 877 1972 5727
## 5 5 1 1 1 6 1 1 5 3 1 1 5 5 5 6
## 2694 1984 664 1084 3153 3588 1288 5015 1680 1910 1352 6345 3108 683 3520 2059
## 3 4 3 4 5 4 5 6 2 2 5 6 3 2 5 4
## 5760 3203 4917 5536 6496 1228 4400 249 4146 1751 2109 2758 5451 1767 4010 5819
## 6 5 6 1 6 3 2 5 2 4 4 2 1 2 2 1
## 390 565 5763 1292 2120 4056 4515 3237 6488 1419 4792 5337 322 1466 5530 2110
## 4 2 6 4 3 5 2 5 6 3 4 1 2 3 1 4
## 1132 330 2920 1886 1690 125 2784 1581 3597 616 5463 5203 139 4546 2828 3226
## 3 3 2 4 3 3 2 4 5 4 1 1 3 5 5 5
## 900 686 5948 51 5624 3337 200 6480 4425 2262 3722 198 3725 5775 4941 4001
## 2 4 1 3 6 4 2 6 4 2 3 2 3 6 1 3
## 2133 1470 3206 1340 1421 5683 6167 3004 5748 3742 5074 5561 4820 5911 5351 778
## 4 3 5 2 4 6 6 3 6 4 6 6 5 6 6 4
## 5117 3344 1488 3021 260 2632 661 2617 1013 2234 5470 2648 3540 6062 1541 5572
## 6 4 4 5 5 5 3 4 3 2 6 3 5 1 4 6
## 459 3069 100 4016 6131 391 1390 2293 638 462 251 2886 419 2857 1522 2771
## 3 5 4 2 6 4 3 2 4 4 2 5 3 5 3 4
## 1489 3269 3121 4340 3582 6237 82 1555 6330 4701 1855 3003 4544 4615 4852 1844
## 4 5 2 3 5 6 4 2 6 4 2 5 3 2 2 2
## 2281 4721 3791 898 2430 5189 926 4972 4572 1280 1382 2468 3828 1888 2711 4163
## 3 5 2 3 2 6 3 6 5 3 5 3 5 4 4 4
## 3362 3795 208 54 5373 2139 699 3868 594 4579 1038 6291 4071 5689 5168 1254
## 2 3 1 5 1 2 4 2 5 5 2 6 2 1 1 5
## 2196 2664 3873 2812 3379 2163 2028 624 3106 860 6426 3265 4621 6018 1682 953
## 3 3 4 3 5 1 2 3 3 2 6 2 5 6 2 3
## 2976 74 4068 4203 4042 6328 5020 3535 281 1460 5794 2745 4750 5194 6201 2603
## 3 3 2 5 2 3 6 2 5 3 6 3 4 1 1 5
## 5758 3320 857 5940 619 342 5025 302 4027 4865 4953 941 3267 2801 1495 1389
## 6 3 4 6 3 3 6 3 4 3 6 2 5 2 5 3
## 6414 518 3174 1049 2960 806 1820 3209 876 4496 1120 463 3045 3327 1571 4457
## 6 3 5 3 5 4 5 3 3 4 2 2 4 3 2 4
## 3027 3154 6259 4329 450 2950 3075 4055 618 5992 399 3361 3166 3218 2816 5505
## 3 5 1 2 3 2 2 4 3 1 4 3 5 2 5 1
## 2864 762 5865 1883 4645 4708 265 3447 5861 4210 5564 2083 603 4585 3853 2772
## 5 2 1 4 5 2 3 2 6 5 6 2 5 5 5 3
## 4807 3925 3610 824 2314 798 6397 1376 5446 6365 1727 1577 951 2813 2437 2018
## 2 3 4 2 5 4 6 5 1 6 5 3 3 3 2 5
## 2663 3569 3977 2048 5375 2908 5770 1363 4041 2315 3363 551 6057 1005 2184 4578
## 3 3 5 2 1 5 6 5 2 5 3 4 1 5 2 2
## 3191 809 6039 3043 4604 1296 2177 1219 4818 473 2913 5460 5710 2966 145 1806
## 5 4 6 4 5 4 2 3 5 5 5 1 1 5 3 4
## 495 864 1876 4372 6159 5745 4755 1674 6492 5247 1146 1106 5964 1573 2330 5792
## 3 5 4 3 1 6 2 2 6 1 2 5 6 2 3 6
## 3002 4328 4321 3968 5762 6205 5740 3937 6236 1940 5679 2825 5636 1319 4040 4520
## 2 2 2 2 6 1 6 2 6 2 6 2 6 3 5 2
## 5366 5303 6103 3643 2858 4782 358 6385 1613 3929 3427 6401 6354 5395 1418 5878
## 1 6 1 2 5 2 3 6 5 4 4 6 6 6 4 1
## 1092 881 5524 5056 6344 2607 3652 1757 2266 2532 3175 3717 5122 3364 732 4087
## 4 3 6 1 6 3 4 2 4 2 5 3 6 5 2 3
## 2542 207 3335 1016 267 1428 1987 2967 1160 3103 4591 2551 630 1459 1947 3753
## 3 2 5 3 2 3 3 4 4 2 2 2 3 5 4 3
## 3713 5206 301 480 2560 4938 5777 1952 4131 4991 2353 4764 5031 1088 3246 3094
## 4 1 3 3 3 1 6 3 3 1 2 5 6 3 3 5
## 4140 972 5724 5087 6476 4189 899 3830 3703 4505 4273 5787 4593 5139 4466 167
## 3 5 6 1 6 5 3 5 4 2 4 6 5 1 4 4
## 433 2516 2101 651 5389 2014 6482 5190 2032 46 232 5156 934 2623 2907 6066
## 3 5 2 4 1 2 6 1 2 3 2 6 2 5 2 1
## 4339 702 5599 59 5426 5549 4776 4351 2447 1624 2352 1782 1568 2732 5716 1482
## 4 5 1 3 1 1 3 5 3 2 4 3 3 4 1 3
## 667 169 3567 3283 674 841 2546 4477 3636 4905 6072 1735 4625 421 687 833
## 5 2 5 3 3 5 3 5 5 6 6 2 5 5 3 5
## 4270 2165 2341 2789 2747 384 533 5204 4199 485 3446 4806 4706 5994 739 5223
## 4 4 2 2 3 3 4 1 4 2 5 2 2 1 3 1
## 2671 2052 315 1831 4957 2850 6076 4222 4035 5173 4728 4302 3391 1944 4661 2785
## 5 4 2 2 6 4 6 5 4 6 2 2 5 4 5 2
## 6466 5054 722 4465 79 1255 5439 5113 6417 1429 5145 4323 4111 1729 5187 4364
## 6 1 3 4 2 3 1 6 1 3 6 3 5 2 6 2
## 3602 4026 1151 5081 412 4124 1722 6398 1004 4337 1746 5143 3521 1374 4552 1747
## 3 5 2 6 4 5 3 6 3 4 4 1 2 4 3 3
## 2822 3638 4838 774 3933 5192 6139 1930 346 5697 2246 3704 2730 633 825 1104
## 2 3 5 4 3 6 6 4 2 1 2 4 5 3 3 3
## 846 4637 5365 4173 3000 2302 6083 5371 631 1966 5293 2717 1675 2407 1656 329
## 3 3 1 3 3 2 6 1 4 4 1 4 2 5 3 4
## 431 6481 4723 4265 1590 5970 4063 3228
## 4 6 2 5 3 6 3 2DBSCAN
Mengidentifikasi kelompok berdasarkan kepadatan serta mendeteksi data yang dianggap sebagai noise.
PCA Membantu menyederhanakan data menjadi dua dimensi agar pola cluster lebih mudah diamati.
pca <- prcomp(df_sample)
df_pca <- pca$x[,1:2] db_res <- dbscan(df_pca, eps = 0.3, MinPts = 10)
db_res$cluster## [1] 1 1 0 1 0 1 0 1 1 2 2 3 1 0 1 1 2 0 1 1 1 1 0 0 0 1 1 0 1 1 1 1 1 0 1 1 1
## [38] 1 1 0 2 1 1 1 1 0 2 1 1 0 0 2 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 2 1 2 1 1 0 1 1 0 1 0 0
## [75] 0 0 1 1 1 0 2 0 0 0 0 1 0 1 1 1 1 1 0 3 1 1 0 2 1 1 1 1 2 1 2 0 1 1 1 1 1
## [112] 1 1 1 0 1 1 1 0 0 0 1 1 2 1 0 1 0 1 2 1 1 1 1 1 1 2 2 1 0 1 0 1 0 1 0 1 1
## [149] 1 0 1 1 1 1 0 0 1 1 1 0 1 1 2 1 1 2 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 0 0 1 1 0 2 1
## [186] 1 0 1 1 1 1 1 0 0 1 2 1 1 0 1 1 1 1 1 0 1 0 0 1 0 1 1 0 1 0 2 0 1 1 0 1 1
## [223] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 2 2 1 1 0 1 1 2 0 1 2 1 2 0 1 1 1 1 1 1
## [260] 1 1 2 1 1 1 1 1 2 0 1 1 1 2 0 1 0 1 0 0 1 2 1 2 1 0 1 1 0 1 0 1 0 1 2 1 0
## [297] 1 0 1 2 2 2 2 1 1 2 2 1 1 2 0 1 1 1 3 1 1 1 1 1 2 1 0 1 0 3 1 0 1 0 1 1 1
## [334] 1 1 1 0 2 1 2 0 1 1 1 0 0 1 1 1 0 0 2 0 0 1 1 1 0 0 1 1 0 0 2 2 2 1 1 1 1
## [371] 1 0 1 1 1 1 0 2 0 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 2 0 3 3 2
## [408] 0 1 1 0 0 1 0 1 0 1 1 1 1 0 1 1 2 1 1 1 2 1 1 1 1 0 1 2 0 2 1 1 1 1 1 1 1
## [445] 2 1 1 2 1 1 2 1 1 1 1 0 0 1 1 0 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0
## [482] 1 2 1 2 1 1 0 1 1 1 1 1 0 0 1 1 1 1 0 1 2 3 1 2 1 2 2 1 2 2 1 2 1 1 1 0 1
## [519] 1 1 1 1 0 1 1 2 1 2 1 1 1 0 3 1 0 1 0 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 1 0 3 1 1
## [556] 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 2 1 2 0 1 0 1 1 1 1 1 1 1 0 1 0 1 1 1 1 1 0 2 1 0 0 1
## [593] 1 1 1 1 0 0 1 0 1 1 2 0 1 0 1 1 0 0 1 1 1 0 2 1 1 1 2 1 1 0 2 1 0 1 1 2 1
## [630] 1 0 1 1 1 3 1 1 1 1 1 2 1 1 0 1 1 1 1 1 1 0 1 1 0 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 2
## [667] 1 1 1 1 0 2 1 1 2 1 1 1 1 1 2 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 0 1 2 3 1 1 1 1 1
## [704] 0 1 1 1 1 2 1 2 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 0 3 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1 0 1 1 0 1
## [741] 0 2 1 1 2 0 1 1 2 1 1 2 1 1 1 1 2 0 2 1 0 1 2 1 2 1 0 1 0 2 2 1 1 1 1 2 1
## [778] 1 1 2 0 2 1 2 1 1 2 0 0 1 1 1 1 1 1 1 2 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
## [815] 1 1 1 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 1 0 1 1 1 1 1 2 0 0 1 1 1 1 1 1 0 1 0 1 1 0 1 1
## [852] 1 2 1 0 0 1 1 1 2 0 1 1 2 1 0 0 1 0 0 1 1 1 1 1 1 1 0 2 1 1 0 1 1 1 1 1 0
## [889] 0 2 3 1 0 0 1 1 1 0 1 1 1 1 1 0 1 0 1 1 1 2 1 0 0 1 1 1 2 0 0 1 0 0 1 0 1
## [926] 1 0 1 2 0 1 1 1 1 0 2 2 1 2 1 1 0 2 1 1 1 1 2 0 0 1 0 1 1 1 0 0 1 1 1 1 1
## [963] 0 1 1 2 3 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 0 2 0 1 1 0 1 0 0 1 1 1 0 1 0 1 0 1
## [1000] 1MEAN SHIFT
Menunjukkan pola cluster alami dalam data tanpa perlu menentukan jumlah cluster di awal.
ms_res <- meanShift(df_pca)
ms_res$assignment## [,1]
## [1,] 1
## [2,] 2
## [3,] 3
## [4,] 4
## [5,] 5
## [6,] 2
## [7,] 6
## [8,] 7
## [9,] 8
## [10,] 9
## [11,] 9
## [12,] 10
## [13,] 11
## [14,] 12
## [15,] 2
## [16,] 12
## [17,] 9
## [18,] 9
## [19,] 13
## [20,] 2
## [21,] 2
## [22,] 2
## [23,] 9
## [24,] 6
## [25,] 9
## [26,] 14
## [27,] 15
## [28,] 16
## [29,] 2
## [30,] 17
## [31,] 18
## [32,] 13
## [33,] 19
## [34,] 10
## [35,] 18
## [36,] 18
## [37,] 20
## [38,] 21
## [39,] 18
## [40,] 2
## [41,] 10
## [42,] 2
## [43,] 13
## [44,] 22
## [45,] 7
## [46,] 13
## [47,] 9
## [48,] 2
## [49,] 7
## [50,] 23
## [51,] 12
## [52,] 24
## [53,] 15
## [54,] 25
## [55,] 7
## [56,] 2
## [57,] 18
## [58,] 2
## [59,] 26
## [60,] 27
## [61,] 5
## [62,] 28
## [63,] 9
## [64,] 6
## [65,] 9
## [66,] 17
## [67,] 7
## [68,] 29
## [69,] 7
## [70,] 30
## [71,] 22
## [72,] 5
## [73,] 12
## [74,] 12
## [75,] 24
## [76,] 9
## [77,] 13
## [78,] 18
## [79,] 18
## [80,] 29
## [81,] 9
## [82,] 7
## [83,] 25
## [84,] 31
## [85,] 9
## [86,] 7
## [87,] 32
## [88,] 2
## [89,] 32
## [90,] 18
## [91,] 7
## [92,] 2
## [93,] 12
## [94,] 15
## [95,] 33
## [96,] 34
## [97,] 13
## [98,] 9
## [99,] 6
## [100,] 19
## [101,] 15
## [102,] 13
## [103,] 24
## [104,] 7
## [105,] 9
## [106,] 35
## [107,] 36
## [108,] 5
## [109,] 18
## [110,] 36
## [111,] 37
## [112,] 7
## [113,] 15
## [114,] 18
## [115,] 11
## [116,] 19
## [117,] 12
## [118,] 36
## [119,] 9
## [120,] 13
## [121,] 17
## [122,] 2
## [123,] 15
## [124,] 9
## [125,] 5
## [126,] 9
## [127,] 19
## [128,] 25
## [129,] 13
## [130,] 38
## [131,] 37
## [132,] 11
## [133,] 18
## [134,] 33
## [135,] 7
## [136,] 4
## [137,] 9
## [138,] 9
## [139,] 18
## [140,] 12
## [141,] 36
## [142,] 9
## [143,] 7
## [144,] 12
## [145,] 18
## [146,] 39
## [147,] 15
## [148,] 18
## [149,] 18
## [150,] 9
## [151,] 30
## [152,] 25
## [153,] 13
## [154,] 2
## [155,] 9
## [156,] 9
## [157,] 6
## [158,] 5
## [159,] 2
## [160,] 18
## [161,] 18
## [162,] 40
## [163,] 9
## [164,] 12
## [165,] 39
## [166,] 9
## [167,] 2
## [168,] 7
## [169,] 41
## [170,] 23
## [171,] 24
## [172,] 42
## [173,] 36
## [174,] 36
## [175,] 14
## [176,] 18
## [177,] 15
## [178,] 20
## [179,] 43
## [180,] 18
## [181,] 23
## [182,] 7
## [183,] 32
## [184,] 9
## [185,] 18
## [186,] 18
## [187,] 15
## [188,] 36
## [189,] 12
## [190,] 8
## [191,] 25
## [192,] 36
## [193,] 15
## [194,] 7
## [195,] 36
## [196,] 9
## [197,] 18
## [198,] 44
## [199,] 39
## [200,] 2
## [201,] 19
## [202,] 13
## [203,] 15
## [204,] 36
## [205,] 9
## [206,] 18
## [207,] 12
## [208,] 9
## [209,] 15
## [210,] 45
## [211,] 6
## [212,] 46
## [213,] 8
## [214,] 19
## [215,] 9
## [216,] 9
## [217,] 47
## [218,] 18
## [219,] 48
## [220,] 20
## [221,] 2
## [222,] 7
## [223,] 49
## [224,] 11
## [225,] 15
## [226,] 18
## [227,] 12
## [228,] 7
## [229,] 28
## [230,] 50
## [231,] 36
## [232,] 2
## [233,] 2
## [234,] 15
## [235,] 22
## [236,] 51
## [237,] 18
## [238,] 9
## [239,] 15
## [240,] 24
## [241,] 24
## [242,] 52
## [243,] 52
## [244,] 53
## [245,] 54
## [246,] 2
## [247,] 9
## [248,] 13
## [249,] 7
## [250,] 9
## [251,] 54
## [252,] 9
## [253,] 9
## [254,] 49
## [255,] 29
## [256,] 2
## [257,] 2
## [258,] 39
## [259,] 52
## [260,] 18
## [261,] 36
## [262,] 24
## [263,] 7
## [264,] 18
## [265,] 40
## [266,] 2
## [267,] 2
## [268,] 24
## [269,] 25
## [270,] 12
## [271,] 2
## [272,] 5
## [273,] 9
## [274,] 12
## [275,] 52
## [276,] 49
## [277,] 18
## [278,] 9
## [279,] 24
## [280,] 55
## [281,] 10
## [282,] 52
## [283,] 9
## [284,] 56
## [285,] 10
## [286,] 15
## [287,] 2
## [288,] 49
## [289,] 5
## [290,] 9
## [291,] 23
## [292,] 9
## [293,] 11
## [294,] 24
## [295,] 7
## [296,] 57
## [297,] 2
## [298,] 9
## [299,] 36
## [300,] 9
## [301,] 9
## [302,] 9
## [303,] 9
## [304,] 2
## [305,] 12
## [306,] 9
## [307,] 9
## [308,] 4
## [309,] 40
## [310,] 24
## [311,] 18
## [312,] 15
## [313,] 18
## [314,] 2
## [315,] 58
## [316,] 13
## [317,] 59
## [318,] 52
## [319,] 2
## [320,] 2
## [321,] 9
## [322,] 60
## [323,] 9
## [324,] 61
## [325,] 62
## [326,] 63
## [327,] 8
## [328,] 24
## [329,] 34
## [330,] 9
## [331,] 2
## [332,] 19
## [333,] 13
## [334,] 52
## [335,] 18
## [336,] 50
## [337,] 64
## [338,] 10
## [339,] 18
## [340,] 9
## [341,] 7
## [342,] 15
## [343,] 65
## [344,] 2
## [345,] 66
## [346,] 65
## [347,] 18
## [348,] 18
## [349,] 13
## [350,] 36
## [351,] 2
## [352,] 24
## [353,] 31
## [354,] 2
## [355,] 67
## [356,] 2
## [357,] 51
## [358,] 8
## [359,] 37
## [360,] 2
## [361,] 15
## [362,] 9
## [363,] 12
## [364,] 9
## [365,] 9
## [366,] 68
## [367,] 36
## [368,] 2
## [369,] 34
## [370,] 17
## [371,] 47
## [372,] 24
## [373,] 52
## [374,] 7
## [375,] 52
## [376,] 2
## [377,] 12
## [378,] 9
## [379,] 9
## [380,] 2
## [381,] 18
## [382,] 9
## [383,] 15
## [384,] 51
## [385,] 69
## [386,] 36
## [387,] 52
## [388,] 70
## [389,] 13
## [390,] 15
## [391,] 13
## [392,] 40
## [393,] 52
## [394,] 36
## [395,] 12
## [396,] 13
## [397,] 2
## [398,] 2
## [399,] 9
## [400,] 2
## [401,] 36
## [402,] 12
## [403,] 9
## [404,] 9
## [405,] 13
## [406,] 71
## [407,] 9
## [408,] 9
## [409,] 36
## [410,] 7
## [411,] 13
## [412,] 9
## [413,] 18
## [414,] 18
## [415,] 2
## [416,] 10
## [417,] 36
## [418,] 50
## [419,] 7
## [420,] 22
## [421,] 60
## [422,] 61
## [423,] 18
## [424,] 9
## [425,] 7
## [426,] 70
## [427,] 18
## [428,] 9
## [429,] 52
## [430,] 70
## [431,] 2
## [432,] 72
## [433,] 10
## [434,] 12
## [435,] 9
## [436,] 9
## [437,] 24
## [438,] 15
## [439,] 51
## [440,] 18
## [441,] 54
## [442,] 26
## [443,] 46
## [444,] 7
## [445,] 9
## [446,] 26
## [447,] 15
## [448,] 9
## [449,] 17
## [450,] 5
## [451,] 9
## [452,] 73
## [453,] 7
## [454,] 52
## [455,] 51
## [456,] 2
## [457,] 68
## [458,] 7
## [459,] 35
## [460,] 9
## [461,] 15
## [462,] 7
## [463,] 9
## [464,] 66
## [465,] 15
## [466,] 36
## [467,] 65
## [468,] 48
## [469,] 18
## [470,] 15
## [471,] 60
## [472,] 74
## [473,] 18
## [474,] 33
## [475,] 9
## [476,] 9
## [477,] 2
## [478,] 12
## [479,] 18
## [480,] 12
## [481,] 55
## [482,] 44
## [483,] 9
## [484,] 2
## [485,] 9
## [486,] 75
## [487,] 1
## [488,] 76
## [489,] 40
## [490,] 65
## [491,] 52
## [492,] 1
## [493,] 18
## [494,] 24
## [495,] 9
## [496,] 65
## [497,] 40
## [498,] 52
## [499,] 2
## [500,] 11
## [501,] 47
## [502,] 9
## [503,] 77
## [504,] 36
## [505,] 9
## [506,] 78
## [507,] 9
## [508,] 9
## [509,] 18
## [510,] 9
## [511,] 9
## [512,] 33
## [513,] 24
## [514,] 78
## [515,] 79
## [516,] 52
## [517,] 12
## [518,] 18
## [519,] 7
## [520,] 20
## [521,] 52
## [522,] 52
## [523,] 7
## [524,] 36
## [525,] 12
## [526,] 9
## [527,] 19
## [528,] 9
## [529,] 7
## [530,] 18
## [531,] 30
## [532,] 7
## [533,] 24
## [534,] 17
## [535,] 13
## [536,] 7
## [537,] 26
## [538,] 80
## [539,] 15
## [540,] 36
## [541,] 36
## [542,] 18
## [543,] 7
## [544,] 46
## [545,] 28
## [546,] 18
## [547,] 81
## [548,] 2
## [549,] 2
## [550,] 52
## [551,] 17
## [552,] 6
## [553,] 65
## [554,] 72
## [555,] 13
## [556,] 36
## [557,] 15
## [558,] 8
## [559,] 14
## [560,] 5
## [561,] 2
## [562,] 18
## [563,] 49
## [564,] 2
## [565,] 26
## [566,] 9
## [567,] 36
## [568,] 9
## [569,] 12
## [570,] 2
## [571,] 18
## [572,] 7
## [573,] 12
## [574,] 35
## [575,] 50
## [576,] 46
## [577,] 13
## [578,] 36
## [579,] 49
## [580,] 18
## [581,] 9
## [582,] 52
## [583,] 50
## [584,] 20
## [585,] 18
## [586,] 12
## [587,] 15
## [588,] 24
## [589,] 6
## [590,] 82
## [591,] 9
## [592,] 2
## [593,] 7
## [594,] 18
## [595,] 22
## [596,] 36
## [597,] 18
## [598,] 13
## [599,] 14
## [600,] 18
## [601,] 7
## [602,] 23
## [603,] 24
## [604,] 15
## [605,] 2
## [606,] 83
## [607,] 15
## [608,] 2
## [609,] 7
## [610,] 15
## [611,] 13
## [612,] 12
## [613,] 8
## [614,] 52
## [615,] 9
## [616,] 32
## [617,] 18
## [618,] 15
## [619,] 24
## [620,] 2
## [621,] 17
## [622,] 9
## [623,] 9
## [624,] 18
## [625,] 9
## [626,] 2
## [627,] 37
## [628,] 24
## [629,] 7
## [630,] 52
## [631,] 9
## [632,] 2
## [633,] 84
## [634,] 36
## [635,] 85
## [636,] 8
## [637,] 15
## [638,] 56
## [639,] 15
## [640,] 2
## [641,] 9
## [642,] 52
## [643,] 36
## [644,] 52
## [645,] 18
## [646,] 59
## [647,] 12
## [648,] 36
## [649,] 7
## [650,] 61
## [651,] 21
## [652,] 54
## [653,] 25
## [654,] 52
## [655,] 60
## [656,] 69
## [657,] 13
## [658,] 18
## [659,] 9
## [660,] 52
## [661,] 2
## [662,] 39
## [663,] 13
## [664,] 19
## [665,] 7
## [666,] 9
## [667,] 40
## [668,] 18
## [669,] 18
## [670,] 65
## [671,] 18
## [672,] 9
## [673,] 12
## [674,] 23
## [675,] 9
## [676,] 28
## [677,] 18
## [678,] 65
## [679,] 2
## [680,] 39
## [681,] 9
## [682,] 18
## [683,] 9
## [684,] 8
## [685,] 18
## [686,] 18
## [687,] 12
## [688,] 2
## [689,] 55
## [690,] 7
## [691,] 80
## [692,] 15
## [693,] 18
## [694,] 86
## [695,] 9
## [696,] 18
## [697,] 9
## [698,] 53
## [699,] 2
## [700,] 36
## [701,] 52
## [702,] 36
## [703,] 55
## [704,] 7
## [705,] 36
## [706,] 2
## [707,] 2
## [708,] 8
## [709,] 9
## [710,] 12
## [711,] 10
## [712,] 18
## [713,] 15
## [714,] 2
## [715,] 15
## [716,] 67
## [717,] 9
## [718,] 2
## [719,] 13
## [720,] 23
## [721,] 12
## [722,] 87
## [723,] 13
## [724,] 37
## [725,] 2
## [726,] 73
## [727,] 13
## [728,] 52
## [729,] 2
## [730,] 12
## [731,] 18
## [732,] 5
## [733,] 9
## [734,] 12
## [735,] 2
## [736,] 26
## [737,] 7
## [738,] 18
## [739,] 35
## [740,] 7
## [741,] 31
## [742,] 9
## [743,] 32
## [744,] 8
## [745,] 9
## [746,] 9
## [747,] 56
## [748,] 2
## [749,] 9
## [750,] 6
## [751,] 65
## [752,] 9
## [753,] 6
## [754,] 25
## [755,] 25
## [756,] 14
## [757,] 9
## [758,] 9
## [759,] 9
## [760,] 7
## [761,] 52
## [762,] 32
## [763,] 9
## [764,] 25
## [765,] 9
## [766,] 2
## [767,] 7
## [768,] 13
## [769,] 24
## [770,] 9
## [771,] 88
## [772,] 13
## [773,] 18
## [774,] 52
## [775,] 7
## [776,] 9
## [777,] 36
## [778,] 40
## [779,] 59
## [780,] 24
## [781,] 9
## [782,] 9
## [783,] 89
## [784,] 9
## [785,] 34
## [786,] 7
## [787,] 9
## [788,] 65
## [789,] 9
## [790,] 36
## [791,] 90
## [792,] 91
## [793,] 59
## [794,] 13
## [795,] 36
## [796,] 2
## [797,] 9
## [798,] 12
## [799,] 44
## [800,] 52
## [801,] 5
## [802,] 23
## [803,] 18
## [804,] 36
## [805,] 32
## [806,] 36
## [807,] 52
## [808,] 92
## [809,] 33
## [810,] 52
## [811,] 52
## [812,] 15
## [813,] 2
## [814,] 2
## [815,] 93
## [816,] 2
## [817,] 81
## [818,] 9
## [819,] 2
## [820,] 7
## [821,] 52
## [822,] 24
## [823,] 9
## [824,] 94
## [825,] 2
## [826,] 9
## [827,] 52
## [828,] 18
## [829,] 18
## [830,] 2
## [831,] 52
## [832,] 2
## [833,] 15
## [834,] 12
## [835,] 68
## [836,] 13
## [837,] 9
## [838,] 18
## [839,] 2
## [840,] 18
## [841,] 78
## [842,] 15
## [843,] 27
## [844,] 76
## [845,] 2
## [846,] 31
## [847,] 48
## [848,] 47
## [849,] 60
## [850,] 18
## [851,] 51
## [852,] 34
## [853,] 9
## [854,] 95
## [855,] 52
## [856,] 31
## [857,] 65
## [858,] 52
## [859,] 49
## [860,] 9
## [861,] 96
## [862,] 18
## [863,] 20
## [864,] 97
## [865,] 17
## [866,] 12
## [867,] 9
## [868,] 36
## [869,] 15
## [870,] 9
## [871,] 36
## [872,] 18
## [873,] 15
## [874,] 13
## [875,] 98
## [876,] 36
## [877,] 52
## [878,] 21
## [879,] 9
## [880,] 36
## [881,] 18
## [882,] 21
## [883,] 18
## [884,] 7
## [885,] 2
## [886,] 36
## [887,] 2
## [888,] 12
## [889,] 12
## [890,] 24
## [891,] 99
## [892,] 57
## [893,] 12
## [894,] 18
## [895,] 7
## [896,] 18
## [897,] 44
## [898,] 100
## [899,] 15
## [900,] 32
## [901,] 36
## [902,] 15
## [903,] 30
## [904,] 9
## [905,] 4
## [906,] 21
## [907,] 36
## [908,] 15
## [909,] 52
## [910,] 9
## [911,] 36
## [912,] 9
## [913,] 12
## [914,] 4
## [915,] 65
## [916,] 6
## [917,] 9
## [918,] 1
## [919,] 24
## [920,] 36
## [921,] 64
## [922,] 9
## [923,] 8
## [924,] 25
## [925,] 36
## [926,] 72
## [927,] 18
## [928,] 60
## [929,] 9
## [930,] 65
## [931,] 36
## [932,] 48
## [933,] 55
## [934,] 32
## [935,] 9
## [936,] 9
## [937,] 9
## [938,] 7
## [939,] 9
## [940,] 7
## [941,] 2
## [942,] 60
## [943,] 9
## [944,] 70
## [945,] 36
## [946,] 18
## [947,] 101
## [948,] 9
## [949,] 95
## [950,] 18
## [951,] 52
## [952,] 9
## [953,] 36
## [954,] 17
## [955,] 48
## [956,] 9
## [957,] 27
## [958,] 33
## [959,] 2
## [960,] 15
## [961,] 96
## [962,] 52
## [963,] 7
## [964,] 48
## [965,] 7
## [966,] 9
## [967,] 15
## [968,] 51
## [969,] 15
## [970,] 9
## [971,] 15
## [972,] 78
## [973,] 18
## [974,] 7
## [975,] 36
## [976,] 52
## [977,] 2
## [978,] 36
## [979,] 9
## [980,] 36
## [981,] 65
## [982,] 21
## [983,] 24
## [984,] 9
## [985,] 90
## [986,] 102
## [987,] 9
## [988,] 50
## [989,] 14
## [990,] 18
## [991,] 52
## [992,] 78
## [993,] 59
## [994,] 85
## [995,] 8
## [996,] 12
## [997,] 36
## [998,] 9
## [999,] 2
## [1000,] 51FUZZY C-MEANS
Memberikan gambaran untuk setiap data dapat memiliki keterkaitan dengan lebih dari satu cluster.
fcm_res <- cmeans(df_sample, centers = 3, m = 2)
fcm_res## Fuzzy c-means clustering with 3 clusters
##
## Cluster centers:
## fixed.acidity volatile.acidity citric.acid residual.sugar chlorides
## 1 -0.2391692 -0.3100755 0.07105031 -0.2972296 -0.3106666
## 2 0.4372733 0.8612482 -0.34760466 -0.3884583 0.5273416
## 3 -0.1296100 -0.2793111 0.16102649 0.7803806 -0.1207575
## free.sulfur.dioxide total.sulfur.dioxide density pH sulphates
## 1 -0.01713591 0.07137649 -0.6099325 -0.03527053 -0.1616871
## 2 -0.59619637 -0.78714600 0.4741310 0.43281921 0.4418943
## 3 0.50118375 0.64704087 0.4710826 -0.26888411 -0.1644713
## alcohol
## 1 0.4472561
## 2 -0.1426545
## 3 -0.5147150
##
## Memberships:
## 1 2 3
## 2487 0.2046999 0.16151792 0.63378219
## 2535 0.7383573 0.13183707 0.12980563
## 2251 0.2437820 0.24697718 0.50924081
## 542 0.2684066 0.21643166 0.51516179
## 4317 0.2308042 0.43693432 0.33226152
## 3012 0.7746547 0.08794855 0.13739672
## 1866 0.3014532 0.35811955 0.34042724
## 1166 0.4376722 0.21541621 0.34691157
## 3397 0.2477580 0.09575237 0.65648959
## 5377 0.1923162 0.62693642 0.18074738
## 5392 0.2122613 0.58679594 0.20094276
## 5162 0.1503068 0.71946988 0.13022329
## 3472 0.3136014 0.14803468 0.53836390
## 4787 0.5069675 0.22964061 0.26339194
## 1651 0.5356001 0.22332299 0.24107695
## 2781 0.5631539 0.23592215 0.20092396
## 5135 0.2050785 0.60472438 0.19019716
## 5239 0.2849164 0.41999307 0.29509054
## 976 0.3153889 0.29918701 0.38542404
## 4470 0.6097132 0.17395097 0.21633587
## 1040 0.5084880 0.25884293 0.23266909
## 2037 0.3899487 0.31634492 0.29370635
## 5503 0.1627485 0.66110241 0.17614908
## 2914 0.3656574 0.17444767 0.45989495
## 6198 0.2943429 0.43290825 0.27274883
## 2591 0.2500295 0.15067413 0.59929637
## 1474 0.5476043 0.10993004 0.34246563
## 5797 0.3412399 0.46797852 0.19078161
## 1814 0.6928354 0.14139969 0.16576488
## 4333 0.2170731 0.16667304 0.61625390
## 3006 0.6052146 0.16204727 0.23273816
## 1638 0.4331170 0.17357496 0.39330807
## 571 0.2688404 0.21186266 0.51929696
## 6019 0.3377919 0.47539739 0.18681076
## 4495 0.6131872 0.18403312 0.20277966
## 1191 0.5073547 0.25313868 0.23950663
## 2616 0.2654312 0.18386656 0.55070224
## 2562 0.1694467 0.11780327 0.71275007
## 1823 0.5027292 0.24340207 0.25386873
## 927 0.3441997 0.39027120 0.26552909
## 5990 0.2692120 0.57350964 0.15727834
## 1070 0.6550154 0.13688211 0.20810245
## 3030 0.3570350 0.23612857 0.40683647
## 4431 0.2489057 0.21575653 0.53533775
## 3233 0.4128488 0.26231936 0.32483187
## 4021 0.3009644 0.36384118 0.33519442
## 5372 0.2758902 0.49415661 0.22995324
## 172 0.5934452 0.19485688 0.21169789
## 224 0.4389515 0.22618094 0.33486757
## 1338 0.3038162 0.14952522 0.54665859
## 2653 0.5499539 0.20332513 0.24672102
## 6244 0.1425230 0.76035585 0.09712114
## 605 0.4704679 0.19356161 0.33597051
## 1623 0.2892553 0.22020623 0.49053847
## 4263 0.4624799 0.23287156 0.30464853
## 4844 0.5586105 0.15966002 0.28172950
## 3963 0.4869955 0.26906835 0.24393619
## 4115 0.7387509 0.11789818 0.14335089
## 2933 0.2442108 0.12646426 0.62932492
## 4275 0.2333780 0.20120480 0.56541721
## 305 0.2680918 0.15468806 0.57722016
## 288 0.1955650 0.14195407 0.66248095
## 5611 0.2102868 0.57849549 0.21121773
## 43 0.2286291 0.12907205 0.64229888
## 6262 0.2000527 0.62085313 0.17909420
## 327 0.2341856 0.16816242 0.59765202
## 2846 0.5951669 0.17342834 0.23140471
## 2819 0.2975305 0.17155434 0.53091517
## 2528 0.6474388 0.15156004 0.20100120
## 3952 0.2115445 0.21090510 0.57755044
## 1207 0.2415570 0.17727883 0.58116417
## 772 0.3672775 0.24527006 0.38745247
## 3307 0.5965519 0.18475967 0.21868847
## 386 0.4971932 0.27384079 0.22896602
## 6490 0.2984918 0.48176636 0.21974183
## 6157 0.2426925 0.56790798 0.18939951
## 2106 0.3419653 0.27647933 0.38155538
## 4638 0.5910630 0.17358703 0.23534997
## 4135 0.5874857 0.18753394 0.22498034
## 2141 0.1984893 0.22441860 0.57709212
## 6162 0.2177824 0.57904979 0.20316776
## 6043 0.2637510 0.54553525 0.19071376
## 775 0.2818370 0.22139950 0.49676349
## 5456 0.2895836 0.40685754 0.30355888
## 5237 0.2846895 0.41661630 0.29869425
## 1029 0.4723593 0.22592986 0.30171084
## 2609 0.2873761 0.11798742 0.59463653
## 2363 0.5289259 0.20132304 0.26975102
## 1472 0.3176673 0.18353240 0.49880032
## 3978 0.5568218 0.19832677 0.24485144
## 3384 0.5389486 0.14962077 0.31143059
## 4006 0.5589745 0.18861322 0.25241226
## 4793 0.3630142 0.36963303 0.26735278
## 6293 0.2147233 0.56469825 0.22057840
## 1158 0.2182018 0.23222084 0.54957735
## 3256 0.1783430 0.13335237 0.68830467
## 5212 0.1957824 0.53623219 0.26798542
## 5631 0.2286125 0.56774507 0.20364239
## 1958 0.3207508 0.24243763 0.43681157
## 1525 0.2331433 0.19466187 0.57219487
## 4602 0.4341857 0.18402886 0.38178540
## 3809 0.4088551 0.24221790 0.34892701
## 6239 0.2098264 0.64113957 0.14903402
## 1938 0.4922697 0.16117358 0.34655675
## 5995 0.2271163 0.57744077 0.19544291
## 1133 0.1777123 0.17942597 0.64286169
## 4287 0.6197675 0.14680211 0.23343039
## 1099 0.2983058 0.17703401 0.52466018
## 3172 0.5522527 0.20359907 0.24414824
## 1410 0.6403195 0.14830006 0.21138042
## 2308 0.2443115 0.17575809 0.57993044
## 4732 0.4416573 0.16780934 0.39053332
## 2402 0.4028139 0.28286266 0.31432340
## 4249 0.6516826 0.15940960 0.18890782
## 4070 0.2854961 0.12864247 0.58586144
## 2284 0.2310673 0.20021681 0.56871590
## 705 0.5678162 0.22489418 0.20728967
## 3883 0.7815609 0.08883935 0.12959978
## 6106 0.2504064 0.50094453 0.24864906
## 5055 0.2595089 0.45502749 0.28546365
## 868 0.2320654 0.24126296 0.52667160
## 1006 0.5155118 0.28074936 0.20373888
## 4741 0.4055269 0.17323560 0.42123753
## 6051 0.1790656 0.66353655 0.15739786
## 4599 0.3206299 0.23371352 0.44565661
## 6123 0.2782710 0.44553839 0.27619061
## 157 0.2281336 0.17007646 0.60178996
## 1662 0.2721784 0.11660660 0.61121496
## 2232 0.4313902 0.11978692 0.44882291
## 6329 0.1281113 0.79602342 0.07586530
## 2498 0.2189506 0.20924936 0.57180007
## 1052 0.3522256 0.27515786 0.37261657
## 337 0.6681179 0.17044901 0.16143309
## 3882 0.2256719 0.20263056 0.57169754
## 2861 0.4624817 0.17221449 0.36530377
## 1980 0.2027521 0.15992393 0.63732400
## 5386 0.2426047 0.53722207 0.22017327
## 5912 0.2072850 0.61492643 0.17778854
## 4119 0.5922441 0.19530613 0.21244972
## 5487 0.3850778 0.37276061 0.24216159
## 1008 0.3525821 0.37492027 0.27249765
## 6211 0.2675242 0.49413195 0.23834383
## 1009 0.4744441 0.18077848 0.34477740
## 4259 0.5432958 0.19939976 0.25730441
## 2527 0.6552298 0.15501155 0.18975866
## 1786 0.3579516 0.18787776 0.45417065
## 1608 0.4250276 0.17217340 0.40279899
## 4711 0.6283738 0.17729203 0.19433413
## 4110 0.3949700 0.30611491 0.29891508
## 6027 0.2013786 0.57533833 0.22328304
## 2111 0.2267562 0.20799925 0.56524455
## 2268 0.3029818 0.24956174 0.44745642
## 1817 0.3860505 0.20028616 0.41366331
## 4802 0.6206130 0.13420719 0.24517981
## 5754 0.2495958 0.56315778 0.18724640
## 6353 0.2784052 0.45537379 0.26622104
## 1832 0.3323224 0.23336926 0.43430833
## 355 0.3519038 0.18626382 0.46183237
## 2531 0.4506444 0.23058578 0.31876982
## 3018 0.5387544 0.17311725 0.28812838
## 3118 0.6837287 0.13764896 0.17862239
## 202 0.1823291 0.14560325 0.67206762
## 6009 0.2090265 0.62741797 0.16355556
## 3262 0.6060014 0.20242476 0.19157383
## 3150 0.1625604 0.06241097 0.77502868
## 5000 0.1249112 0.79226578 0.08282302
## 2249 0.6475105 0.19276307 0.15972638
## 4676 0.4663325 0.15985429 0.37381316
## 2900 0.2142950 0.15945449 0.62625047
## 2156 0.2434194 0.10601031 0.65057027
## 5671 0.2017020 0.55688502 0.24141302
## 4049 0.2849292 0.15492999 0.56014083
## 3490 0.5362424 0.22391160 0.23984604
## 1350 0.4122322 0.31641101 0.27135675
## 3975 0.2362440 0.11804988 0.64570612
## 4828 0.5523635 0.22635845 0.22127808
## 2691 0.4363708 0.21550140 0.34812782
## 3528 0.2581632 0.15036623 0.59147056
## 2782 0.3081616 0.33750242 0.35433598
## 3859 0.5542000 0.17006919 0.27573077
## 731 0.2635645 0.18694408 0.54949138
## 1476 0.4497715 0.24118387 0.30904462
## 4794 0.2952746 0.30192148 0.40280392
## 5398 0.2122613 0.58679594 0.20094276
## 1852 0.5856577 0.21616547 0.19817686
## 3527 0.5221105 0.22746735 0.25042215
## 3095 0.3568499 0.34430934 0.29884071
## 2470 0.4247596 0.29156032 0.28368011
## 3087 0.5539794 0.22370003 0.22232059
## 544 0.2740929 0.11931130 0.60659581
## 4081 0.2456988 0.13791442 0.61638682
## 1593 0.4719029 0.22538280 0.30271434
## 6212 0.2019826 0.66332488 0.13469256
## 6084 0.3449450 0.49793404 0.15712096
## 487 0.4841639 0.20897937 0.30685675
## 6126 0.1614111 0.68918484 0.14940408
## 1173 0.5073547 0.25313868 0.23950663
## 2061 0.2072521 0.13023585 0.66251205
## 2337 0.3452181 0.24309564 0.41168629
## 2847 0.6199792 0.19397962 0.18604120
## 1951 0.2498894 0.20579375 0.54431682
## 3350 0.3262047 0.20480746 0.46898781
## 472 0.3909259 0.22171458 0.38735951
## 3250 0.6645040 0.09015670 0.24533929
## 4955 0.2749396 0.46229354 0.26276689
## 1102 0.6470428 0.13936873 0.21358848
## 5043 0.3849100 0.36271366 0.25237637
## 5686 0.1848777 0.62742218 0.18770012
## 1337 0.4819471 0.13289795 0.38515495
## 192 0.2428267 0.21965042 0.53752289
## 425 0.2820437 0.11057034 0.60738597
## 4749 0.2213388 0.20815646 0.57050473
## 2594 0.2993702 0.11579178 0.58483797
## 1357 0.2124088 0.18940000 0.59819123
## 6023 0.2697277 0.52929503 0.20097730
## 4903 0.2174530 0.58425825 0.19828879
## 1585 0.3112988 0.18910958 0.49959160
## 580 0.5557220 0.19356241 0.25071559
## 815 0.2354051 0.19792796 0.56666691
## 1439 0.2991613 0.15502035 0.54581839
## 3825 0.6933287 0.14011175 0.16655957
## 1394 0.4320282 0.22046860 0.34750318
## 4282 0.2618826 0.23273605 0.50538136
## 3607 0.2120320 0.15961248 0.62835552
## 2994 0.4651683 0.12558700 0.40924473
## 3155 0.6200557 0.19216753 0.18777675
## 4739 0.5573238 0.22948030 0.21319588
## 368 0.4613802 0.20398740 0.33463243
## 290 0.1955650 0.14195407 0.66248095
## 4392 0.2466141 0.21149147 0.54189439
## 3227 0.5551527 0.16589047 0.27895686
## 2290 0.5788835 0.22764440 0.19347211
## 636 0.5059413 0.19808089 0.29597778
## 1929 0.4493628 0.12380675 0.42683049
## 348 0.2334530 0.18666818 0.57987883
## 2098 0.2148569 0.17080958 0.61433350
## 555 0.5881987 0.18407243 0.22772887
## 5105 0.2974419 0.40907271 0.29348537
## 979 0.4045260 0.22002451 0.37544949
## 5905 0.2994717 0.50417636 0.19635191
## 5814 0.2964681 0.52565457 0.17787734
## 3651 0.4406893 0.23596888 0.32334183
## 3488 0.4214620 0.19182482 0.38671320
## 5646 0.2177460 0.55899318 0.22326083
## 3034 0.1395705 0.06508959 0.79533991
## 1469 0.4984826 0.27770044 0.22381692
## 5205 0.1505115 0.71898305 0.13050543
## 2235 0.3236047 0.35939865 0.31699666
## 2310 0.5100063 0.25258802 0.23740569
## 5821 0.2630493 0.53595040 0.20100029
## 2650 0.2771396 0.19477641 0.52808402
## 6381 0.2359383 0.56610079 0.19796096
## 5537 0.2292357 0.56339302 0.20737127
## 4239 0.2392845 0.22162038 0.53909508
## 4770 0.2018263 0.13561299 0.66256069
## 1103 0.5218242 0.18769472 0.29048105
## 1265 0.4517864 0.29792185 0.25029179
## 2629 0.3074015 0.18788451 0.50471399
## 1730 0.4958125 0.15944603 0.34474147
## 894 0.6376619 0.16612909 0.19620903
## 777 0.5293736 0.22273170 0.24789468
## 6089 0.3135358 0.46094059 0.22552358
## 1011 0.4714573 0.25255721 0.27598544
## 2519 0.5371892 0.23540940 0.22740139
## 2893 0.2333795 0.18566233 0.58095819
## 2905 0.6882320 0.14436255 0.16740541
## 4833 0.5992914 0.19177378 0.20893487
## 5616 0.1493729 0.72985476 0.12077229
## 1258 0.3383714 0.18786929 0.47375931
## 4471 0.4343208 0.29128740 0.27439181
## 1449 0.6119648 0.16991282 0.21812242
## 3835 0.2987264 0.22360453 0.47766903
## 6327 0.2157247 0.61606579 0.16820953
## 4508 0.5023805 0.28545995 0.21215951
## 1189 0.4943422 0.15264141 0.35301640
## 2096 0.2284453 0.24773075 0.52382395
## 3097 0.6639693 0.16492243 0.17110823
## 6111 0.2239560 0.60971556 0.16632848
## 5278 0.1625667 0.69787479 0.13955849
## 2237 0.2034053 0.11566379 0.68093086
## 5851 0.2867115 0.54521942 0.16806908
## 1636 0.4370624 0.23662964 0.32630800
## 5525 0.1814363 0.64125348 0.17731017
## 3879 0.1601287 0.11602321 0.72384811
## 5593 0.1731817 0.60936520 0.21745313
## 729 0.4664940 0.12868480 0.40482124
## 1282 0.5831242 0.17382394 0.24305189
## 2494 0.1997346 0.21828807 0.58197731
## 2580 0.3422421 0.29614323 0.36161470
## 6404 0.2387751 0.56347893 0.19774599
## 2136 0.2899572 0.17381388 0.53622895
## 6396 0.2603018 0.55345801 0.18624024
## 3061 0.3424098 0.16965842 0.48793178
## 6406 0.2972885 0.49437911 0.20833236
## 1371 0.5913806 0.19644292 0.21217648
## 811 0.2757914 0.14595390 0.57825467
## 2011 0.5948135 0.19734009 0.20784640
## 5029 0.2502167 0.46900889 0.28077437
## 1365 0.5436519 0.17402492 0.28232315
## 4931 0.1833776 0.63919740 0.17742501
## 5370 0.2267568 0.58682180 0.18642143
## 5435 0.2067602 0.59418138 0.19905837
## 5882 0.1665616 0.69938691 0.13405147
## 3683 0.5439472 0.20083893 0.25521387
## 4414 0.5753923 0.21897950 0.20562820
## 5374 0.1923162 0.62693642 0.18074738
## 5938 0.1885778 0.65960097 0.15182127
## 1732 0.2485221 0.21490968 0.53656820
## 4419 0.2200315 0.19798526 0.58198328
## 4984 0.1543235 0.72974128 0.11593522
## 4727 0.4423294 0.32639176 0.23127887
## 1859 0.3715263 0.30504762 0.32342605
## 3137 0.5143000 0.22295088 0.26274915
## 1285 0.5831242 0.17382394 0.24305189
## 6371 0.3072450 0.45524585 0.23750912
## 1081 0.3483751 0.24321775 0.40840715
## 86 0.2373778 0.19735354 0.56526868
## 3494 0.4155643 0.20769946 0.37673619
## 887 0.6975033 0.11230989 0.19018678
## 2349 0.4693557 0.27239575 0.25824857
## 5147 0.1943271 0.65402052 0.15165242
## 4198 0.2825890 0.11217183 0.60523915
## 5242 0.2445373 0.52193535 0.23352736
## 2395 0.2663440 0.25412939 0.47952663
## 2187 0.3228109 0.36482161 0.31236750
## 6209 0.1264867 0.76617461 0.10733868
## 2680 0.2722173 0.18203417 0.54574853
## 5506 0.1705261 0.66673270 0.16274121
## 701 0.2723385 0.24218538 0.48547612
## 6405 0.2440351 0.56435812 0.19160681
## 3194 0.5644119 0.17236749 0.26322057
## 1586 0.2697562 0.20851331 0.52173046
## 3840 0.3415314 0.24684966 0.41161891
## 1012 0.4631953 0.18891217 0.34789254
## 4078 0.6143681 0.20939617 0.17623578
## 1985 0.1955490 0.15363890 0.65081214
## 4033 0.2454111 0.24333893 0.51124995
## 5862 0.2902857 0.50884815 0.20086617
## 2665 0.6222802 0.16321131 0.21450852
## 5595 0.2138803 0.60003822 0.18608147
## 1386 0.3352581 0.37361209 0.29112984
## 4365 0.4256110 0.16575585 0.40863317
## 2178 0.3281915 0.25877441 0.41303405
## 3985 0.5597586 0.19450757 0.24573381
## 4747 0.2858883 0.17240425 0.54170743
## 3462 0.3815715 0.22235310 0.39607541
## 398 0.6029868 0.19124859 0.20576463
## 2475 0.6468518 0.19335800 0.15979023
## 4583 0.3480464 0.29797868 0.35397495
## 147 0.4907841 0.16557127 0.34364467
## 32 0.4056273 0.36275956 0.23161317
## 6074 0.2898427 0.47308698 0.23707035
## 5263 0.2724733 0.42609933 0.30142734
## 6185 0.4774157 0.31809638 0.20448794
## 4216 0.2282199 0.17807934 0.59370079
## 3812 0.7210808 0.11896459 0.15995465
## 4138 0.2144876 0.14206132 0.64345106
## 3807 0.2511435 0.36679180 0.38206472
## 185 0.2554232 0.17195564 0.57262117
## 3515 0.4472959 0.25293165 0.29977241
## 3562 0.3379147 0.32101900 0.34106632
## 5560 0.1508293 0.70467336 0.14449737
## 4646 0.5189681 0.20977472 0.27125715
## 5585 0.1761382 0.66627275 0.15758901
## 5048 0.2189920 0.60234389 0.17866408
## 5726 0.1871095 0.68832566 0.12456482
## 211 0.4345624 0.25127625 0.31416137
## 3273 0.6805315 0.15428922 0.16517933
## 4045 0.2474158 0.20888307 0.54370114
## 2445 0.1992393 0.16101722 0.63974351
## 2456 0.1749547 0.11653936 0.70850595
## 5270 0.2714007 0.48016396 0.24843536
## 3501 0.4155643 0.20769946 0.37673619
## 2387 0.4859572 0.20997647 0.30406633
## 270 0.3194165 0.34001471 0.34056880
## 4616 0.6272450 0.15602336 0.21673167
## 6013 0.4558877 0.29559990 0.24851242
## 5908 0.2060943 0.60448102 0.18942467
## 5437 0.2893079 0.42365734 0.28703473
## 1379 0.6266866 0.15737673 0.21593672
## 3090 0.5799846 0.20069132 0.21932404
## 5256 0.2891790 0.45775551 0.25306549
## 1349 0.4819471 0.13289795 0.38515495
## 4132 0.2144876 0.14206132 0.64345106
## 4292 0.2419622 0.20996608 0.54807168
## 3378 0.4870969 0.19410611 0.31879697
## 4097 0.4308781 0.27769959 0.29142228
## 2474 0.2611539 0.19509959 0.54374655
## 1257 0.3867567 0.24847944 0.36476383
## 3566 0.4272025 0.23560651 0.33719102
## 1875 0.4202073 0.14569479 0.43409788
## 1697 0.2315368 0.17269321 0.59576995
## 3493 0.4155643 0.20769946 0.37673619
## 4230 0.4924732 0.23184269 0.27568410
## 4130 0.5204366 0.24209239 0.23747096
## 4748 0.4037187 0.18213428 0.41414707
## 4383 0.8106841 0.09089620 0.09841971
## 2613 0.6773185 0.16143740 0.16124407
## 5222 0.2123331 0.54262470 0.24504223
## 2354 0.5702606 0.20435300 0.22538639
## 1633 0.5432300 0.22161923 0.23515078
## 3365 0.6078059 0.18230673 0.20988740
## 6035 0.2467658 0.54735400 0.20588019
## 5410 0.1895605 0.60954865 0.20089086
## 1784 0.2044431 0.64491571 0.15064119
## 6125 0.2535011 0.48793401 0.25856484
## 5871 0.2743758 0.51153649 0.21408775
## 5367 0.2765956 0.43251582 0.29088857
## 3450 0.5006789 0.18427853 0.31504259
## 685 0.4554784 0.21375193 0.33076970
## 5114 0.2668056 0.44372124 0.28947314
## 5267 0.2548854 0.45539590 0.28971868
## 4574 0.6153060 0.18370366 0.20099037
## 877 0.5410170 0.19683623 0.26214678
## 1972 0.4183031 0.29279649 0.28890036
## 5727 0.3027284 0.50144860 0.19582296
## 2694 0.6671594 0.14419890 0.18864175
## 1984 0.1955490 0.15363890 0.65081214
## 664 0.4475140 0.29745997 0.25502605
## 1084 0.2112684 0.16432037 0.62441122
## 3153 0.3767442 0.26335723 0.35989856
## 3588 0.2985020 0.23646775 0.46503025
## 1288 0.5430971 0.21843971 0.23846323
## 5015 0.1097518 0.79754071 0.09270745
## 1680 0.4522577 0.26479547 0.28294687
## 1910 0.2189060 0.12917810 0.65191590
## 1352 0.6128084 0.17362861 0.21356296
## 6345 0.2064239 0.61320140 0.18037474
## 3108 0.5236729 0.16216110 0.31416595
## 683 0.2022064 0.13060646 0.66718710
## 3520 0.4835013 0.21172212 0.30477655
## 2059 0.1891018 0.11657954 0.69431864
## 5760 0.3279463 0.40270075 0.26935293
## 3203 0.5674264 0.21290110 0.21967251
## 4917 0.1914845 0.62386899 0.18464651
## 5536 0.2360500 0.49441553 0.26953443
## 6496 0.2561319 0.53536490 0.20850319
## 1228 0.5295562 0.13869277 0.33175106
## 4400 0.2076563 0.16581849 0.62652524
## 249 0.5755578 0.21501899 0.20942317
## 4146 0.2179742 0.11511065 0.66691520
## 1751 0.1431740 0.08081894 0.77600709
## 2109 0.2530166 0.21350887 0.53347451
## 2758 0.4154933 0.24865638 0.33585031
## 5451 0.1884060 0.62926747 0.18232652
## 1767 0.2121172 0.13759095 0.65029188
## 4010 0.5560609 0.09135952 0.35257961
## 5819 0.1998990 0.63018617 0.16991485
## 390 0.1982206 0.15332178 0.64845764
## 565 0.3012814 0.25049923 0.44821934
## 5763 0.2069066 0.59850495 0.19458840
## 1292 0.1921374 0.10892763 0.69893494
## 2120 0.5284931 0.21086128 0.26064562
## 4056 0.4477751 0.20173519 0.35048970
## 4515 0.2637129 0.20788243 0.52840463
## 3237 0.5697236 0.14973326 0.28054310
## 6488 0.2027262 0.53687418 0.26039962
## 1419 0.4366980 0.25889555 0.30440647
## 4792 0.2010623 0.15381103 0.64512666
## 5337 0.2594814 0.45964704 0.28087155
## 322 0.4757146 0.09778347 0.42650192
## 1466 0.4175956 0.26421891 0.31818550
## 5530 0.2587782 0.48217423 0.25904760
## 2110 0.1803618 0.11397530 0.70566286
## 1132 0.5069260 0.15388745 0.33918657
## 330 0.6812582 0.14267253 0.17606932
## 2920 0.4356301 0.10691253 0.45745739
## 1886 0.2801958 0.23728507 0.48251911
## 1690 0.7163710 0.13538616 0.14824287
## 125 0.4386693 0.18969919 0.37163147
## 2784 0.3004126 0.15010533 0.54948203
## 1581 0.2542624 0.30593772 0.43979984
## 3597 0.5555187 0.18326310 0.26121825
## 616 0.2743544 0.20634405 0.51930160
## 5463 0.2855343 0.43756320 0.27690253
## 5203 0.2462531 0.49243661 0.26131025
## 139 0.7612755 0.10384598 0.13487854
## 4546 0.5435860 0.20190127 0.25451269
## 2828 0.5578989 0.17507011 0.26703103
## 3226 0.5673982 0.21097465 0.22162713
## 900 0.2891672 0.13206715 0.57876569
## 686 0.1958930 0.15154696 0.65256001
## 5948 0.1966000 0.64699269 0.15640730
## 51 0.6209936 0.16458573 0.21442063
## 5624 0.1719496 0.68186736 0.14618300
## 3337 0.1965535 0.15710068 0.64634586
## 200 0.2123406 0.13046288 0.65719649
## 6480 0.3027868 0.50792941 0.18928382
## 4425 0.2200315 0.19798526 0.58198328
## 2262 0.3448124 0.25693487 0.39825277
## 3722 0.4073240 0.29824149 0.29443453
## 198 0.2123406 0.13046288 0.65719649
## 3725 0.5769409 0.21768770 0.20537136
## 5775 0.2517524 0.57966023 0.16858732
## 4941 0.2965247 0.41139312 0.29208220
## 4001 0.3639835 0.29435808 0.34165846
## 2133 0.2269007 0.19703593 0.57606335
## 1470 0.4160221 0.26707516 0.31690269
## 3206 0.5845434 0.17863190 0.23682471
## 1340 0.2985404 0.27660344 0.42485611
## 1421 0.2685423 0.21857688 0.51288078
## 5683 0.2238740 0.57022387 0.20590215
## 6167 0.1980360 0.63861414 0.16334986
## 3004 0.6800289 0.13603292 0.18393814
## 5748 0.2152143 0.60583826 0.17894739
## 3742 0.2351595 0.17458585 0.59025466
## 5074 0.2125210 0.60779471 0.17968430
## 5561 0.1835976 0.65996573 0.15643665
## 4820 0.5528362 0.23229824 0.21486556
## 5911 0.2418214 0.53938618 0.21879242
## 5351 0.2022366 0.63133585 0.16642754
## 778 0.1908443 0.15656885 0.65258688
## 5117 0.1396068 0.75793261 0.10246054
## 3344 0.1943857 0.15310873 0.65250562
## 1488 0.2840041 0.25386285 0.46213304
## 3021 0.3882424 0.30427780 0.30747976
## 260 0.5286176 0.26696033 0.20442207
## 2632 0.6696834 0.15048832 0.17982828
## 661 0.4475140 0.29745997 0.25502605
## 2617 0.2654312 0.18386656 0.55070224
## 1013 0.4755694 0.21941994 0.30501067
## 2234 0.3879716 0.32815057 0.28387784
## 5470 0.3248196 0.48215748 0.19302291
## 2648 0.5049139 0.17835713 0.31672902
## 3540 0.5600638 0.21700484 0.22293139
## 6062 0.1824687 0.65794172 0.15958955
## 1541 0.2743376 0.24156082 0.48410156
## 5572 0.1909973 0.64277665 0.16622602
## 459 0.4175281 0.24920019 0.33327176
## 3069 0.6599997 0.15243060 0.18756969
## 100 0.2588581 0.21285414 0.52828777
## 4016 0.3580513 0.35899889 0.28294978
## 6131 0.1201249 0.77293437 0.10694072
## 391 0.1982206 0.15332178 0.64845764
## 1390 0.3973838 0.19064001 0.41197616
## 2293 0.4586874 0.17627633 0.36503630
## 638 0.1879170 0.18774574 0.62433730
## 462 0.1668467 0.12944892 0.70370438
## 251 0.3400339 0.29832096 0.36164513
## 2886 0.5025227 0.23376756 0.26370976
## 419 0.5408149 0.20407053 0.25511461
## 2857 0.5027203 0.23836361 0.25891608
## 1522 0.4621005 0.23948434 0.29841517
## 2771 0.2223188 0.21306608 0.56461508
## 1489 0.2846534 0.19764885 0.51769777
## 3269 0.6222374 0.20785289 0.16990976
## 3121 0.2100214 0.11027831 0.67970031
## 4340 0.5857894 0.24382422 0.17038637
## 3582 0.5898613 0.18405043 0.22608828
## 6237 0.2939635 0.49034603 0.21569051
## 82 0.1882428 0.15345341 0.65830376
## 1555 0.3157568 0.25764776 0.42659545
## 6330 0.1206648 0.79849728 0.08083796
## 4701 0.1767820 0.11042577 0.71279222
## 1855 0.3757428 0.10349382 0.52076336
## 3003 0.6031785 0.13686369 0.25995779
## 4544 0.4530538 0.22817473 0.31877146
## 4615 0.3091027 0.25069254 0.44020475
## 4852 0.1961795 0.09430649 0.70951400
## 1844 0.3111740 0.32360648 0.36521956
## 2281 0.4155397 0.34197604 0.24248428
## 4721 0.6459598 0.19192939 0.16211079
## 3791 0.2002792 0.09651376 0.70320702
## 898 0.5776705 0.23550409 0.18682538
## 2430 0.2712589 0.17559197 0.55314915
## 5189 0.1969169 0.62803813 0.17504497
## 926 0.4967138 0.26907398 0.23421221
## 4972 0.1518017 0.70291301 0.14528526
## 4572 0.5915815 0.20210066 0.20631786
## 1280 0.5846210 0.20291784 0.21246114
## 1382 0.4546273 0.31781802 0.22755470
## 2468 0.6237786 0.17400015 0.20222127
## 3828 0.5531061 0.23080726 0.21608660
## 1888 0.2055327 0.16157401 0.63289325
## 2711 0.2302871 0.21797619 0.55173667
## 4163 0.2306109 0.17999564 0.58939348
## 3362 0.3262047 0.20480746 0.46898781
## 3795 0.5820544 0.17580623 0.24213936
## 208 0.3198097 0.31784619 0.36234413
## 54 0.6397295 0.15222413 0.20804635
## 5373 0.2686396 0.46735747 0.26400295
## 2139 0.4419413 0.20479159 0.35326709
## 699 0.2270851 0.17045225 0.60246269
## 3868 0.2312932 0.12865357 0.64005327
## 594 0.4486656 0.27841221 0.27292215
## 4579 0.5283134 0.22721079 0.24447584
## 1038 0.2243937 0.58390818 0.19169808
## 6291 0.2520554 0.56429354 0.18365103
## 4071 0.2143514 0.08109729 0.70455128
## 5689 0.2023291 0.61004812 0.18762275
## 5168 0.2799569 0.43825738 0.28178571
## 1254 0.5750248 0.16491877 0.26005640
## 2196 0.4514008 0.25558217 0.29301703
## 2664 0.5314080 0.22745625 0.24113579
## 3873 0.2220711 0.18187900 0.59604988
## 2812 0.6349899 0.19042771 0.17458243
## 3379 0.5649165 0.16384162 0.27124187
## 2163 0.3066452 0.37414329 0.31921154
## 2028 0.2276362 0.15420354 0.61816021
## 624 0.5534401 0.27930569 0.16725416
## 3106 0.5485533 0.17381547 0.27763126
## 860 0.3073518 0.29273908 0.39990908
## 6426 0.2057747 0.65881780 0.13540752
## 3265 0.3779105 0.21154710 0.41054240
## 4621 0.6024455 0.16411208 0.23344241
## 6018 0.3337456 0.44963880 0.21661555
## 1682 0.3526313 0.27323796 0.37413079
## 953 0.5977273 0.19760652 0.20466620
## 2976 0.4574006 0.18564955 0.35694982
## 74 0.3672453 0.32971204 0.30304263
## 4068 0.3266646 0.26830055 0.40503480
## 4203 0.6378855 0.17546786 0.18664668
## 4042 0.2198026 0.12013615 0.66006128
## 6328 0.3542565 0.37381655 0.27192692
## 5020 0.2062584 0.62342960 0.17031196
## 3535 0.1210409 0.05605177 0.82290734
## 281 0.6461121 0.16838941 0.18549849
## 1460 0.4815925 0.16873237 0.34967514
## 5794 0.2258182 0.60398097 0.17020081
## 2745 0.5273186 0.25211649 0.22056486
## 4750 0.2233525 0.21852223 0.55812525
## 5194 0.2462647 0.49439692 0.25933838
## 6201 0.2459004 0.58406207 0.17003753
## 2603 0.5505661 0.19529625 0.25413768
## 5758 0.2381777 0.60590766 0.15591460
## 3320 0.4831870 0.21750995 0.29930306
## 857 0.2073604 0.17802252 0.61461709
## 5940 0.1579275 0.72868730 0.11338522
## 619 0.5005661 0.16088867 0.33854526
## 342 0.4730622 0.26681569 0.26012211
## 5025 0.2805274 0.46648225 0.25299036
## 302 0.5142388 0.26745655 0.21830467
## 4027 0.2639399 0.19682532 0.53923478
## 4865 0.4496112 0.29488866 0.25550014
## 4953 0.1918332 0.63854933 0.16961744
## 941 0.2589494 0.12273178 0.61831877
## 3267 0.4615628 0.17455812 0.36387906
## 2801 0.2377918 0.13424206 0.62796619
## 1495 0.4534829 0.17160637 0.37491070
## 1389 0.6698400 0.16032944 0.16983055
## 6414 0.2153131 0.56576922 0.21891767
## 518 0.4841371 0.16530483 0.35055809
## 3174 0.5267005 0.17482734 0.29847220
## 1049 0.3775048 0.35254464 0.26995061
## 2960 0.4766747 0.25598029 0.26734505
## 806 0.2318373 0.16555594 0.60260680
## 1820 0.5969690 0.19280213 0.21022882
## 3209 0.4548539 0.26081756 0.28432852
## 876 0.6419069 0.13051172 0.22758135
## 4496 0.2387038 0.17999974 0.58129648
## 1120 0.2536561 0.27438145 0.47196240
## 463 0.2464602 0.17272049 0.58081932
## 3045 0.2703451 0.18536109 0.54429380
## 3327 0.4601843 0.15411724 0.38569847
## 1571 0.3776726 0.20660984 0.41571752
## 4457 0.2181628 0.18856353 0.59327366
## 3027 0.3924457 0.20864825 0.39890605
## 3154 0.6473857 0.16815969 0.18445464
## 6259 0.1732271 0.68528410 0.14148883
## 4329 0.4135615 0.21103381 0.37540473
## 450 0.5180521 0.25362649 0.22832143
## 2950 0.3316449 0.19809332 0.47026174
## 3075 0.3354332 0.13583172 0.52873504
## 4055 0.2339450 0.19746125 0.56859377
## 618 0.4934005 0.16639209 0.34020740
## 5992 0.2825169 0.51677694 0.20070619
## 399 0.2346249 0.19608515 0.56928997
## 3361 0.5621561 0.21975013 0.21809380
## 3166 0.4631229 0.28773772 0.24913934
## 3218 0.3514654 0.24283086 0.40570369
## 2816 0.5804076 0.25076531 0.16882705
## 5505 0.2739901 0.51287755 0.21313238
## 2864 0.6189552 0.19158820 0.18945661
## 762 0.1877054 0.08813802 0.72415658
## 5865 0.2814644 0.52341871 0.19511692
## 1883 0.1957089 0.16945783 0.63483329
## 4645 0.6376143 0.15813215 0.20425358
## 4708 0.3571669 0.22596832 0.41686480
## 265 0.6453877 0.13370731 0.22090500
## 3447 0.1748523 0.08291639 0.74223128
## 5861 0.2170324 0.59379691 0.18917073
## 4210 0.6911964 0.15969613 0.14910748
## 5564 0.1842277 0.62944164 0.18633064
## 2083 0.2985628 0.17680623 0.52463093
## 603 0.4486656 0.27841221 0.27292215
## 4585 0.5759278 0.21970720 0.20436495
## 3853 0.6144722 0.19101959 0.19450825
## 2772 0.3801938 0.33427344 0.28553271
## 4807 0.2831670 0.22458296 0.49225001
## 3925 0.4464999 0.27749456 0.27600554
## 3610 0.2443658 0.18326779 0.57236642
## 824 0.3966191 0.18080191 0.42257898
## 2314 0.5546168 0.26739566 0.17798758
## 798 0.2256505 0.20695138 0.56739815
## 6397 0.2573708 0.53385997 0.20876924
## 1376 0.7383018 0.11555838 0.14613979
## 5446 0.2707141 0.48327811 0.24600775
## 6365 0.1359578 0.74793326 0.11610893
## 1727 0.7494086 0.11075757 0.13983385
## 1577 0.4937293 0.26381755 0.24245317
## 951 0.4371058 0.26094197 0.30195223
## 2813 0.5801098 0.19079455 0.22909568
## 2437 0.1934381 0.14604342 0.66051848
## 2018 0.3830565 0.33303905 0.28390448
## 2663 0.5723095 0.18089579 0.24679469
## 3569 0.5464426 0.22526973 0.22828769
## 3977 0.5597586 0.19450757 0.24573381
## 2048 0.2628195 0.12742686 0.60975361
## 5375 0.2320996 0.55803942 0.20986101
## 2908 0.6334048 0.19214373 0.17445147
## 5770 0.2567061 0.54662008 0.19667382
## 1363 0.7463168 0.10610437 0.14757884
## 4041 0.4109998 0.15876029 0.43023994
## 2315 0.6157703 0.14165540 0.24257432
## 3363 0.5114040 0.13784699 0.35074899
## 551 0.1832470 0.12874112 0.68801189
## 6057 0.2996283 0.43938417 0.26098750
## 1005 0.6166799 0.16608137 0.21723869
## 2184 0.2842318 0.12252472 0.59324352
## 4578 0.2665600 0.17911962 0.55432040
## 3191 0.6081284 0.19927644 0.19259519
## 809 0.2546650 0.18978485 0.55555016
## 6039 0.1870865 0.63558559 0.17732793
## 3043 0.2159050 0.17645999 0.60763498
## 4604 0.5538864 0.17374845 0.27236519
## 1296 0.1921374 0.10892763 0.69893494
## 2177 0.3129218 0.30502816 0.38205009
## 1219 0.5140365 0.15156385 0.33439965
## 4818 0.6179393 0.17540662 0.20665404
## 473 0.6347063 0.19175546 0.17353824
## 2913 0.6920443 0.15055194 0.15740378
## 5460 0.2343360 0.46310969 0.30255434
## 5710 0.2809778 0.44091487 0.27810731
## 2966 0.5034943 0.25967909 0.23682662
## 145 0.6169253 0.19892165 0.18415310
## 1806 0.1864778 0.17295555 0.64056668
## 495 0.5944250 0.18370710 0.22186794
## 864 0.7007894 0.14920474 0.15000582
## 1876 0.2333538 0.26397569 0.50267051
## 4372 0.4371121 0.30307237 0.25981555
## 6159 0.3066346 0.37871600 0.31464937
## 5745 0.2169595 0.60066113 0.18237940
## 4755 0.1968358 0.10017940 0.70298477
## 1674 0.3051343 0.26998263 0.42488310
## 6492 0.2191055 0.58470658 0.19618788
## 5247 0.2228742 0.55756250 0.21956331
## 1146 0.2703612 0.17863580 0.55100302
## 1106 0.4884244 0.21365378 0.29792180
## 5964 0.1386536 0.75423762 0.10710880
## 1573 0.3403443 0.21929973 0.44035597
## 2330 0.4251813 0.18196043 0.39285831
## 5792 0.2162788 0.58416739 0.19955386
## 3002 0.3212009 0.11534199 0.56345708
## 4328 0.1773152 0.08426081 0.73842394
## 4321 0.1602405 0.07199558 0.76776394
## 3968 0.2472029 0.12479293 0.62800419
## 5762 0.2074973 0.60104379 0.19145890
## 6205 0.1773727 0.64269868 0.17992862
## 5740 0.2249091 0.58082629 0.19426465
## 3937 0.3987817 0.29004278 0.31117549
## 6236 0.2939635 0.49034603 0.21569051
## 1940 0.1920184 0.11606490 0.69191667
## 5679 0.2511436 0.50559843 0.24325794
## 2825 0.1802447 0.08760640 0.73214886
## 5636 0.2034677 0.58383341 0.21269886
## 1319 0.4768589 0.27949058 0.24365051
## 4040 0.3414366 0.39991160 0.25865181
## 4520 0.3751719 0.19079988 0.43402826
## 5366 0.3385289 0.44408556 0.21738558
## 5303 0.1880556 0.63171374 0.18023065
## 6103 0.2964159 0.49803007 0.20555406
## 3643 0.3703966 0.23004008 0.39956330
## 2858 0.6347922 0.17855311 0.18665469
## 4782 0.3979179 0.19391970 0.40816236
## 358 0.4089274 0.27973628 0.31133632
## 6385 0.1850603 0.68050278 0.13443691
## 1613 0.5396455 0.19515087 0.26520361
## 3929 0.2006200 0.18679703 0.61258301
## 3427 0.2393150 0.23070097 0.52998407
## 6401 0.1146338 0.79157079 0.09379544
## 6354 0.2726275 0.51429084 0.21308169
## 5395 0.1501148 0.70344211 0.14644307
## 1418 0.2891604 0.26744218 0.44339743
## 5878 0.2801158 0.46919614 0.25068804
## 1092 0.1812256 0.13666584 0.68210859
## 881 0.6419069 0.13051172 0.22758135
## 5524 0.2199084 0.55150729 0.22858435
## 5056 0.2567243 0.46305839 0.28021734
## 6344 0.2036690 0.57020498 0.22612603
## 2607 0.5115466 0.21868989 0.26976354
## 3652 0.2194807 0.19681256 0.58370676
## 1757 0.2051767 0.11805429 0.67676901
## 2266 0.1873816 0.16230589 0.65031253
## 2532 0.3155428 0.29471454 0.38974264
## 3175 0.5083877 0.18091163 0.31070070
## 3717 0.5740802 0.15794257 0.26797724
## 5122 0.1390265 0.73726565 0.12370783
## 3364 0.5808097 0.19399005 0.22520025
## 732 0.2760521 0.17136397 0.55258389
## 4087 0.4474849 0.21795287 0.33456221
## 2542 0.3844403 0.20508788 0.41047184
## 207 0.2575501 0.13194176 0.61050816
## 3335 0.5874902 0.21801365 0.19449612
## 1016 0.4653228 0.25333430 0.28134288
## 267 0.1604868 0.11922487 0.72028828
## 1428 0.6293870 0.14457356 0.22603949
## 1987 0.5528469 0.15319851 0.29395461
## 2967 0.2011110 0.17507516 0.62381388
## 1160 0.2182018 0.23222084 0.54957735
## 3103 0.5147949 0.17148531 0.31371979
## 4591 0.5287877 0.10185056 0.36936175
## 2551 0.3684407 0.25582434 0.37573497
## 630 0.6474213 0.18191100 0.17066771
## 1459 0.4790588 0.21759694 0.30334428
## 1947 0.2669118 0.24969328 0.48339494
## 3753 0.6454397 0.13550259 0.21905773
## 3713 0.2198516 0.14108492 0.63906345
## 5206 0.2628465 0.46479910 0.27235436
## 301 0.4016417 0.37033302 0.22802531
## 480 0.4531100 0.17971624 0.36717378
## 2560 0.4136170 0.25087509 0.33550790
## 4938 0.2050055 0.59561862 0.19937583
## 5777 0.1605154 0.66561495 0.17386963
## 1952 0.2976540 0.38451734 0.31782869
## 4131 0.6348177 0.17594557 0.18923677
## 4991 0.3128882 0.36963603 0.31747580
## 2353 0.3884438 0.24823010 0.36332612
## 4764 0.5642043 0.19865352 0.23714222
## 5031 0.3731498 0.39601802 0.23083221
## 1088 0.7667372 0.09184289 0.14141993
## 3246 0.4815101 0.18864028 0.32984962
## 3094 0.6921009 0.12881579 0.17908327
## 4140 0.5103699 0.11805918 0.37157091
## 972 0.5920442 0.21075759 0.19719820
## 5724 0.1871095 0.68832566 0.12456482
## 5087 0.2102138 0.55947101 0.23031521
## 6476 0.2599019 0.54437163 0.19572648
## 4189 0.5964331 0.21647060 0.18709635
## 899 0.5897789 0.22405887 0.18616224
## 3830 0.5278565 0.26102507 0.21111845
## 3703 0.1868906 0.16080744 0.65230200
## 4505 0.4223466 0.17491492 0.40273846
## 4273 0.2333780 0.20120480 0.56541721
## 5787 0.2765533 0.52925221 0.19419446
## 4593 0.5948829 0.17398142 0.23113568
## 5139 0.2844799 0.42422579 0.29129432
## 4466 0.2229217 0.17336819 0.60371012
## 167 0.2049653 0.15091580 0.64411888
## 433 0.3662529 0.18543042 0.44831672
## 2516 0.5371892 0.23540940 0.22740139
## 2101 0.2148569 0.17080958 0.61433350
## 651 0.1722974 0.14564769 0.68205490
## 5389 0.1825020 0.64323763 0.17426041
## 2014 0.2363024 0.22056723 0.54313034
## 6482 0.2535508 0.53915406 0.20729518
## 5190 0.3033292 0.39363023 0.30304061
## 2032 0.4521196 0.11443226 0.43344817
## 46 0.5202424 0.14908506 0.33067253
## 232 0.2247343 0.17388481 0.60138090
## 5156 0.2262320 0.56767628 0.20609173
## 934 0.2811844 0.13155492 0.58726064
## 2623 0.6214158 0.14651359 0.23207060
## 2907 0.2299006 0.11944070 0.65065873
## 6066 0.3285763 0.45489991 0.21652383
## 4339 0.2170731 0.16667304 0.61625390
## 702 0.4643866 0.29636439 0.23924902
## 5599 0.2598702 0.46549987 0.27462992
## 59 0.4678198 0.27187293 0.26030728
## 5426 0.3090861 0.45592942 0.23498444
## 5549 0.2688419 0.45237450 0.27878361
## 4776 0.5015320 0.20917422 0.28929381
## 4351 0.4623609 0.27300944 0.26462968
## 2447 0.4269182 0.16212983 0.41095200
## 1624 0.3720377 0.21797349 0.40998880
## 2352 0.1764620 0.11613699 0.70740103
## 1782 0.4324246 0.26412205 0.30345337
## 1568 0.4584453 0.25684006 0.28471464
## 2732 0.2237180 0.26908031 0.50720165
## 5716 0.3026876 0.47302747 0.22428496
## 1482 0.4933110 0.27536259 0.23132636
## 667 0.5260877 0.21250758 0.26140476
## 169 0.1988356 0.17011829 0.63104613
## 3567 0.5214312 0.24848344 0.23008540
## 3283 0.5080700 0.16871274 0.32321723
## 674 0.5713206 0.24780773 0.18087165
## 841 0.5960408 0.18872581 0.21523337
## 2546 0.6706181 0.15905084 0.17033110
## 4477 0.6057867 0.18003597 0.21417736
## 3636 0.4462844 0.30828471 0.24543090
## 4905 0.1983525 0.62907904 0.17256850
## 6072 0.1882278 0.64294232 0.16882991
## 1735 0.2417816 0.16006303 0.59815541
## 4625 0.5491558 0.25715851 0.19368572
## 421 0.6157519 0.16063696 0.22361113
## 687 0.6934621 0.12653529 0.18000257
## 833 0.6148958 0.20718913 0.17791509
## 4270 0.1884972 0.17311083 0.63839195
## 2165 0.2979882 0.21386661 0.48814517
## 2341 0.3402154 0.34220484 0.31757974
## 2789 0.2068094 0.13488521 0.65830539
## 2747 0.5690485 0.15824135 0.27271016
## 384 0.4244933 0.18651380 0.38899295
## 533 0.1814347 0.13633062 0.68223468
## 5204 0.2377781 0.51276440 0.24945751
## 4199 0.2415618 0.19465927 0.56377891
## 485 0.3116761 0.34180068 0.34652323
## 3446 0.5006789 0.18427853 0.31504259
## 4806 0.3982116 0.19756437 0.40422399
## 4706 0.3943217 0.22381610 0.38186224
## 5994 0.2504382 0.53568912 0.21387264
## 739 0.6540578 0.10269689 0.24324527
## 5223 0.2139385 0.49379515 0.29226634
## 2671 0.5604676 0.21042948 0.22910294
## 2052 0.2308888 0.20928438 0.55982680
## 315 0.3570536 0.17915168 0.46379477
## 1831 0.3315638 0.17481142 0.49362483
## 4957 0.1231561 0.77080473 0.10603916
## 2850 0.2650937 0.33624386 0.39866249
## 6076 0.3095004 0.49420086 0.19629872
## 4222 0.5348231 0.15718983 0.30798709
## 4035 0.2454111 0.24333893 0.51124995
## 5173 0.1816271 0.58974190 0.22863101
## 4728 0.2613766 0.11987449 0.61874889
## 4302 0.2425834 0.28955896 0.46785761
## 3391 0.5448163 0.16874820 0.28643552
## 1944 0.1679945 0.09487169 0.73713384
## 4661 0.5699395 0.25154850 0.17851200
## 2785 0.3004126 0.15010533 0.54948203
## 6466 0.1880234 0.66827654 0.14370006
## 5054 0.2567243 0.46305839 0.28021734
## 722 0.4359736 0.26773047 0.29629596
## 4465 0.2229217 0.17336819 0.60371012
## 79 0.2787253 0.21682192 0.50445280
## 1255 0.3514529 0.25997525 0.38857186
## 5439 0.1483829 0.69405952 0.15755759
## 5113 0.1837641 0.64702386 0.16921202
## 6417 0.2116033 0.62442788 0.16396878
## 1429 0.4659361 0.25575305 0.27831089
## 5145 0.1944728 0.63348736 0.17203979
## 4323 0.5135973 0.19076707 0.29563563
## 4111 0.5540996 0.21119956 0.23470089
## 1729 0.2837801 0.29719937 0.41902057
## 5187 0.1969169 0.62803813 0.17504497
## 4364 0.1676604 0.11859153 0.71374808
## 3602 0.5784129 0.21493245 0.20665463
## 4026 0.6134188 0.18910154 0.19747962
## 1151 0.2677254 0.17762940 0.55464517
## 5081 0.2143365 0.58681553 0.19884799
## 412 0.2353920 0.24416399 0.52044406
## 4124 0.4509132 0.34176065 0.20732618
## 1722 0.4192576 0.24724183 0.33350055
## 6398 0.2603018 0.55345801 0.18624024
## 1004 0.6198693 0.18853474 0.19159596
## 4337 0.2170731 0.16667304 0.61625390
## 1746 0.2051191 0.15421047 0.64067046
## 5143 0.2942693 0.39892628 0.30680443
## 3521 0.3106427 0.21463526 0.47472199
## 1374 0.2952390 0.27082763 0.43393332
## 4552 0.7789142 0.09992146 0.12116430
## 1747 0.4907067 0.18004952 0.32924373
## 2822 0.3026880 0.24518620 0.45212583
## 3638 0.4960756 0.21638571 0.28753865
## 4838 0.4599620 0.17746813 0.36256982
## 774 0.2331038 0.19895656 0.56793967
## 3933 0.5808777 0.13604838 0.28307396
## 5192 0.2033285 0.64678312 0.14988837
## 6139 0.2686930 0.48355783 0.24774912
## 1930 0.2370461 0.15440577 0.60854816
## 346 0.4388278 0.15003355 0.41113866
## 5697 0.1887269 0.64683346 0.16443969
## 2246 0.4880415 0.14311688 0.36884163
## 3704 0.1868906 0.16080744 0.65230200
## 2730 0.5966819 0.23729401 0.16602410
## 633 0.6018902 0.18647692 0.21163283
## 825 0.4945431 0.27131654 0.23414035
## 1104 0.4836751 0.22804644 0.28827844
## 846 0.7656497 0.11204421 0.12230605
## 4637 0.4815222 0.24963614 0.26884169
## 5365 0.2509196 0.53166675 0.21741363
## 4173 0.5794702 0.20958714 0.21094268
## 3000 0.4651683 0.12558700 0.40924473
## 2302 0.2508197 0.25584091 0.49333941
## 6083 0.2202264 0.62040620 0.15936740
## 5371 0.2805953 0.42411253 0.29529221
## 631 0.2148331 0.19519326 0.58997363
## 1966 0.2011286 0.16379205 0.63507930
## 5293 0.2842644 0.42538655 0.29034904
## 2717 0.2302871 0.21797619 0.55173667
## 1675 0.3043398 0.17320684 0.52245337
## 2407 0.5484621 0.26181017 0.18972778
## 1656 0.4932177 0.20749693 0.29928535
## 329 0.1893265 0.13146720 0.67920633
## 431 0.1887752 0.12427891 0.68694593
## 6481 0.3109590 0.48273689 0.20630415
## 4723 0.2613766 0.11987449 0.61874889
## 4265 0.5681545 0.20001328 0.23183219
## 1590 0.4674070 0.24412474 0.28846827
## 5970 0.1970361 0.53151450 0.27144944
## 4063 0.7863516 0.10776613 0.10588232
## 3228 0.1528015 0.07917080 0.76802768
##
## Closest hard clustering:
## 2487 2535 2251 542 4317 3012 1866 1166 3397 5377 5392 5162 3472 4787 1651 2781
## 3 1 3 3 2 1 2 1 3 2 2 2 3 1 1 1
## 5135 5239 976 4470 1040 2037 5503 2914 6198 2591 1474 5797 1814 4333 3006 1638
## 2 2 3 1 1 1 2 3 2 3 1 2 1 3 1 1
## 571 6019 4495 1191 2616 2562 1823 927 5990 1070 3030 4431 3233 4021 5372 172
## 3 2 1 1 3 3 1 2 2 1 3 3 1 2 2 1
## 224 1338 2653 6244 605 1623 4263 4844 3963 4115 2933 4275 305 288 5611 43
## 1 3 1 2 1 3 1 1 1 1 3 3 3 3 2 3
## 6262 327 2846 2819 2528 3952 1207 772 3307 386 6490 6157 2106 4638 4135 2141
## 2 3 1 3 1 3 3 3 1 1 2 2 3 1 1 3
## 6162 6043 775 5456 5237 1029 2609 2363 1472 3978 3384 4006 4793 6293 1158 3256
## 2 2 3 2 2 1 3 1 3 1 1 1 2 2 3 3
## 5212 5631 1958 1525 4602 3809 6239 1938 5995 1133 4287 1099 3172 1410 2308 4732
## 2 2 3 3 1 1 2 1 2 3 1 3 1 1 3 1
## 2402 4249 4070 2284 705 3883 6106 5055 868 1006 4741 6051 4599 6123 157 1662
## 1 1 3 3 1 1 2 2 3 1 3 2 3 2 3 3
## 2232 6329 2498 1052 337 3882 2861 1980 5386 5912 4119 5487 1008 6211 1009 4259
## 3 2 3 3 1 3 1 3 2 2 1 1 2 2 1 1
## 2527 1786 1608 4711 4110 6027 2111 2268 1817 4802 5754 6353 1832 355 2531 3018
## 1 3 1 1 1 2 3 3 3 1 2 2 3 3 1 1
## 3118 202 6009 3262 3150 5000 2249 4676 2900 2156 5671 4049 3490 1350 3975 4828
## 1 3 2 1 3 2 1 1 3 3 2 3 1 1 3 1
## 2691 3528 2782 3859 731 1476 4794 5398 1852 3527 3095 2470 3087 544 4081 1593
## 1 3 3 1 3 1 3 2 1 1 1 1 1 3 3 1
## 6212 6084 487 6126 1173 2061 2337 2847 1951 3350 472 3250 4955 1102 5043 5686
## 2 2 1 2 1 3 3 1 3 3 1 1 2 1 1 2
## 1337 192 425 4749 2594 1357 6023 4903 1585 580 815 1439 3825 1394 4282 3607
## 1 3 3 3 3 3 2 2 3 1 3 3 1 1 3 3
## 2994 3155 4739 368 290 4392 3227 2290 636 1929 348 2098 555 5105 979 5905
## 1 1 1 1 3 3 1 1 1 1 3 3 1 2 1 2
## 5814 3651 3488 5646 3034 1469 5205 2235 2310 5821 2650 6381 5537 4239 4770 1103
## 2 1 1 2 3 1 2 2 1 2 3 2 2 3 3 1
## 1265 2629 1730 894 777 6089 1011 2519 2893 2905 4833 5616 1258 4471 1449 3835
## 1 3 1 1 1 2 1 1 3 1 1 2 3 1 1 3
## 6327 4508 1189 2096 3097 6111 5278 2237 5851 1636 5525 3879 5593 729 1282 2494
## 2 1 1 3 1 2 2 3 2 1 2 3 2 1 1 3
## 2580 6404 2136 6396 3061 6406 1371 811 2011 5029 1365 4931 5370 5435 5882 3683
## 3 2 3 2 3 2 1 3 1 2 1 2 2 2 2 1
## 4414 5374 5938 1732 4419 4984 4727 1859 3137 1285 6371 1081 86 3494 887 2349
## 1 2 2 3 3 2 1 1 1 1 2 3 3 1 1 1
## 5147 4198 5242 2395 2187 6209 2680 5506 701 6405 3194 1586 3840 1012 4078 1985
## 2 3 2 3 2 2 3 2 3 2 1 3 3 1 1 3
## 4033 5862 2665 5595 1386 4365 2178 3985 4747 3462 398 2475 4583 147 32 6074
## 3 2 1 2 2 1 3 1 3 3 1 1 3 1 1 2
## 5263 6185 4216 3812 4138 3807 185 3515 3562 5560 4646 5585 5048 5726 211 3273
## 2 1 3 1 3 3 3 1 3 2 1 2 2 2 1 1
## 4045 2445 2456 5270 3501 2387 270 4616 6013 5908 5437 1379 3090 5256 1349 4132
## 3 3 3 2 1 1 3 1 1 2 2 1 1 2 1 3
## 4292 3378 4097 2474 1257 3566 1875 1697 3493 4230 4130 4748 4383 2613 5222 2354
## 3 1 1 3 1 1 3 3 1 1 1 3 1 1 2 1
## 1633 3365 6035 5410 1784 6125 5871 5367 3450 685 5114 5267 4574 877 1972 5727
## 1 1 2 2 2 2 2 2 1 1 2 2 1 1 1 2
## 2694 1984 664 1084 3153 3588 1288 5015 1680 1910 1352 6345 3108 683 3520 2059
## 1 3 1 3 1 3 1 2 1 3 1 2 1 3 1 3
## 5760 3203 4917 5536 6496 1228 4400 249 4146 1751 2109 2758 5451 1767 4010 5819
## 2 1 2 2 2 1 3 1 3 3 3 1 2 3 1 2
## 390 565 5763 1292 2120 4056 4515 3237 6488 1419 4792 5337 322 1466 5530 2110
## 3 3 2 3 1 1 3 1 2 1 3 2 1 1 2 3
## 1132 330 2920 1886 1690 125 2784 1581 3597 616 5463 5203 139 4546 2828 3226
## 1 1 3 3 1 1 3 3 1 3 2 2 1 1 1 1
## 900 686 5948 51 5624 3337 200 6480 4425 2262 3722 198 3725 5775 4941 4001
## 3 3 2 1 2 3 3 2 3 3 1 3 1 2 2 1
## 2133 1470 3206 1340 1421 5683 6167 3004 5748 3742 5074 5561 4820 5911 5351 778
## 3 1 1 3 3 2 2 1 2 3 2 2 1 2 2 3
## 5117 3344 1488 3021 260 2632 661 2617 1013 2234 5470 2648 3540 6062 1541 5572
## 2 3 3 1 1 1 1 3 1 1 2 1 1 2 3 2
## 459 3069 100 4016 6131 391 1390 2293 638 462 251 2886 419 2857 1522 2771
## 1 1 3 2 2 3 3 1 3 3 3 1 1 1 1 3
## 1489 3269 3121 4340 3582 6237 82 1555 6330 4701 1855 3003 4544 4615 4852 1844
## 3 1 3 1 1 2 3 3 2 3 3 1 1 3 3 3
## 2281 4721 3791 898 2430 5189 926 4972 4572 1280 1382 2468 3828 1888 2711 4163
## 1 1 3 1 3 2 1 2 1 1 1 1 1 3 3 3
## 3362 3795 208 54 5373 2139 699 3868 594 4579 1038 6291 4071 5689 5168 1254
## 3 1 3 1 2 1 3 3 1 1 2 2 3 2 2 1
## 2196 2664 3873 2812 3379 2163 2028 624 3106 860 6426 3265 4621 6018 1682 953
## 1 1 3 1 1 2 3 1 1 3 2 3 1 2 3 1
## 2976 74 4068 4203 4042 6328 5020 3535 281 1460 5794 2745 4750 5194 6201 2603
## 1 1 3 1 3 2 2 3 1 1 2 1 3 2 2 1
## 5758 3320 857 5940 619 342 5025 302 4027 4865 4953 941 3267 2801 1495 1389
## 2 1 3 2 1 1 2 1 3 1 2 3 1 3 1 1
## 6414 518 3174 1049 2960 806 1820 3209 876 4496 1120 463 3045 3327 1571 4457
## 2 1 1 1 1 3 1 1 1 3 3 3 3 1 3 3
## 3027 3154 6259 4329 450 2950 3075 4055 618 5992 399 3361 3166 3218 2816 5505
## 3 1 2 1 1 3 3 3 1 2 3 1 1 3 1 2
## 2864 762 5865 1883 4645 4708 265 3447 5861 4210 5564 2083 603 4585 3853 2772
## 1 3 2 3 1 3 1 3 2 1 2 3 1 1 1 1
## 4807 3925 3610 824 2314 798 6397 1376 5446 6365 1727 1577 951 2813 2437 2018
## 3 1 3 3 1 3 2 1 2 2 1 1 1 1 3 1
## 2663 3569 3977 2048 5375 2908 5770 1363 4041 2315 3363 551 6057 1005 2184 4578
## 1 1 1 3 2 1 2 1 3 1 1 3 2 1 3 3
## 3191 809 6039 3043 4604 1296 2177 1219 4818 473 2913 5460 5710 2966 145 1806
## 1 3 2 3 1 3 3 1 1 1 1 2 2 1 1 3
## 495 864 1876 4372 6159 5745 4755 1674 6492 5247 1146 1106 5964 1573 2330 5792
## 1 1 3 1 2 2 3 3 2 2 3 1 2 3 1 2
## 3002 4328 4321 3968 5762 6205 5740 3937 6236 1940 5679 2825 5636 1319 4040 4520
## 3 3 3 3 2 2 2 1 2 3 2 3 2 1 2 3
## 5366 5303 6103 3643 2858 4782 358 6385 1613 3929 3427 6401 6354 5395 1418 5878
## 2 2 2 3 1 3 1 2 1 3 3 2 2 2 3 2
## 1092 881 5524 5056 6344 2607 3652 1757 2266 2532 3175 3717 5122 3364 732 4087
## 3 1 2 2 2 1 3 3 3 3 1 1 2 1 3 1
## 2542 207 3335 1016 267 1428 1987 2967 1160 3103 4591 2551 630 1459 1947 3753
## 3 3 1 1 3 1 1 3 3 1 1 3 1 1 3 1
## 3713 5206 301 480 2560 4938 5777 1952 4131 4991 2353 4764 5031 1088 3246 3094
## 3 2 1 1 1 2 2 2 1 2 1 1 2 1 1 1
## 4140 972 5724 5087 6476 4189 899 3830 3703 4505 4273 5787 4593 5139 4466 167
## 1 1 2 2 2 1 1 1 3 1 3 2 1 2 3 3
## 433 2516 2101 651 5389 2014 6482 5190 2032 46 232 5156 934 2623 2907 6066
## 3 1 3 3 2 3 2 2 1 1 3 2 3 1 3 2
## 4339 702 5599 59 5426 5549 4776 4351 2447 1624 2352 1782 1568 2732 5716 1482
## 3 1 2 1 2 2 1 1 1 3 3 1 1 3 2 1
## 667 169 3567 3283 674 841 2546 4477 3636 4905 6072 1735 4625 421 687 833
## 1 3 1 1 1 1 1 1 1 2 2 3 1 1 1 1
## 4270 2165 2341 2789 2747 384 533 5204 4199 485 3446 4806 4706 5994 739 5223
## 3 3 2 3 1 1 3 2 3 3 1 3 1 2 1 2
## 2671 2052 315 1831 4957 2850 6076 4222 4035 5173 4728 4302 3391 1944 4661 2785
## 1 3 3 3 2 3 2 1 3 2 3 3 1 3 1 3
## 6466 5054 722 4465 79 1255 5439 5113 6417 1429 5145 4323 4111 1729 5187 4364
## 2 2 1 3 3 3 2 2 2 1 2 1 1 3 2 3
## 3602 4026 1151 5081 412 4124 1722 6398 1004 4337 1746 5143 3521 1374 4552 1747
## 1 1 3 2 3 1 1 2 1 3 3 2 3 3 1 1
## 2822 3638 4838 774 3933 5192 6139 1930 346 5697 2246 3704 2730 633 825 1104
## 3 1 1 3 1 2 2 3 1 2 1 3 1 1 1 1
## 846 4637 5365 4173 3000 2302 6083 5371 631 1966 5293 2717 1675 2407 1656 329
## 1 1 2 1 1 3 2 2 3 3 2 3 3 1 1 3
## 431 6481 4723 4265 1590 5970 4063 3228
## 3 2 3 1 1 2 1 3
##
## Available components:
## [1] "centers" "size" "cluster" "membership" "iter"
## [6] "withinerror" "call"VISUALISASI
Menampilkan hasil clustering dari semua metode dalam satu tampilan, untuk memudahkan perbandingan antar metode.
par(mfrow=c(2,3), mar=c(4,4,2,1))
plot(df_sample, col = km_res$cluster, main="K-means")
plot(df_sample, col = clusters(kmed_res), main="K-medians")
plot(df_pca, col = db_res$cluster + 1, main="DBSCAN (0 = noise)")
plot(df_pca, col = ms_res$assignment, main="Mean Shift")
plot(df_sample, col = fcm_res$cluster, main="Fuzzy C-means")
if("quality" %in% colnames(wine)){
plot(df_sample,
col = as.numeric(as.factor(wine$quality[1:nrow(df_sample)])),
main="Original Quality")
}
SILHOUETTE
Mengukur seberapa baik objek berada dalam cluster-nya. Jika nilai mendekati 1, maka cluster semakin baik.
dist_pca <- dist(df_pca)A. K-MEANS
sil_km <- mean(silhouette(km_res$cluster, dist_sample)[,3])B. K-MEDIAN
sil_kmed <- mean(silhouette(clusters(kmed_res), dist_sample)[,3])C. DBSCAN
db_cluster <- db_res$cluster
valid_db <- db_cluster != 0
if(length(unique(db_cluster[valid_db])) > 1){
sil_db <- mean(silhouette(db_cluster[valid_db], dist(df_pca[valid_db,]))[,3])
} else {
sil_db <- NA
}D. MEAN SHIFT
sil_ms <- mean(silhouette(ms_res$assignment, dist_pca)[,3])E. FUZZY C-MEANS
sil_fcm <- mean(silhouette(fcm_res$cluster, dist_sample)[,3])F. Menampilkan Semua Hasil Silhouette
silhouette_result <- data.frame(
Metode = c("KMeans", "KMedians", "DBSCAN", "MeanShift", "FCM"),
Silhouette = c(sil_km, sil_kmed, sil_db, sil_ms, sil_fcm)
)
print(silhouette_result)## Metode Silhouette
## 1 KMeans 0.1832470
## 2 KMedians 0.1456389
## 3 DBSCAN 0.3096895
## 4 MeanShift -0.1283078
## 5 FCM 0.2376093DUNN INDEX
Mengukur rasio jarak antar cluster dan dalam cluster. Jika semakin besar nilai Dunn, maka cluster semakin baik.
A. K-MEANS
dunn_km <- cluster.stats(dist_sample, (km_res$cluster))$dunnB. K-MEDIANS
dunn_kmed <- cluster.stats(dist_sample, clusters(kmed_res))$dunnC. DBSCAN
if(length(unique(db_cluster[valid_db])) > 1){
dunn_db <- cluster.stats(dist(df_pca[valid_db,]), db_cluster[valid_db])$dunn
} else {
dunn_db <- NA
}D. MEAN SHIFT
dunn_ms <- cluster.stats(dist_pca, ms_res$assignment)$dunnE. FUZZY C-MEANS
dunn_fcm <- cluster.stats(dist_sample, fcm_res$cluster)$dunnF. Menampilkan Semua Hasil Dunn Index
dunn_result <- data.frame(
Metode = c("KMeans", "KMedians", "DBSCAN", "MeanShift", "FCM"),
Dunn_Index = c(dunn_km, dunn_kmed, dunn_db, dunn_ms, dunn_fcm)
)
print(dunn_result)## Metode Dunn_Index
## 1 KMeans 0.05898920
## 2 KMedians 0.02814540
## 3 DBSCAN 0.03606534
## 4 MeanShift 0.00000000
## 5 FCM 0.02879258ARI (METODE YANG VALID)
Membandingkan hasil clustering dengan label asli. Jika nilai mendekati 1, maka hasil clustering sangat sesuai dengan label sebenarnya.
true_label <- wine$quality[1:nrow(df_sample)]A. K-MEANS
ari_km <- adjustedRandIndex(km_res$cluster, true_label)B. K-MEDIAN
ari_kmed <- adjustedRandIndex(clusters(kmed_res), true_label)C. FUZZY C-MEANS
ari_fcm <- adjustedRandIndex(fcm_res$cluster, true_label)D. Menampilkan Semua Hasil ARI
ari_result <- data.frame(
Metode = c("KMeans", "KMedians", "FCM"),
ARI = c(ari_km, ari_kmed, ari_fcm)
)
print(ari_result)## Metode ARI
## 1 KMeans -0.0019891395
## 2 KMedians -0.0012284057
## 3 FCM -0.0005836602