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Algoritmo Hierarchical_Clustring(+);
P := ∅; C := ∅;
Para cada objeto oi ∈ + Faça
pi := oi;
P := P ∪ {pi};
Para cada partição pi ∈ P Faça
Para cada partição pj ∈ P\{pi} Faça
ci,j := Proximidade(pi, pj);
C := C ∪ {ci,j};
Enquanto não CondiçãoTérmino(P) Faça
(pi, pj) := ObjetosMaisPróximo(P,C);
P := P\{pi, pj} ∪ {pij};
C := C \{cxy | (x=i) ou (x=j) ou (y=i) ou (y=j);
Para cada objeto pk ∈ P Faça
cij,k := Proximidade(pij, pk); {soma/média/max/min}
Retorna P;
C
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C
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Proximidade(p,q)
p q
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Hierarchical_Clustring(+)
O1
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O2
25
14
O2
O1
O1
O3
15
8
O3
12
4
4
10
O3
20
O2
O4
O4
O4
O1 O2 O3 O4
O1 O2 O3 O4
O1 O2 O3 O4
Threshold de proximidade = 10
P = {[O1, O2, O3], [O4]}
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Algoritmo Min-Cut(+);
P := (+,∅);
Repita
P_antes := P; Custo_antes:= Cobj(P); Custo_mpart := ∞;
Para cada Oi Faça Oi.mudou := 0;
Para i de 1 a n Faça
Custo_mmud := ∞;
Para cada Oj | Oj.mudou = 0 Faça
Custo := Cobj(Muda(P, Oj));
Se custo < custo_mmud Então
custo_mmud := custo; objeto_mmud := Oj;
P := Muda(P, objeto_mmud); objeto_mmud.mudou := 1;
Se custo_mmud < custo_mpart Então
melhor_part := P; custo_mpart := custo_mmud;
Se custo_mpart < Custo_antes Então
P := melhor_part;
Senão Retorna P_antes;
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P = {p1, p2, . . ., pm}
Ratio ( P) =
Cut ( P)
m
∏ Tamanho( pi )
i =1
Cut(P)
Tamanho(p)
p
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10