library(tidyverse) library(sf) cl20_4234 <- st_transform(cl20, 'EPSG:4234') cl20_4234 |> select(gridcode) |> plot(graticule = TRUE, axes = TRUE) cl20 |> select(id, gridcode, geometry) |> print(n = 3) print(cl20) install.packages("mapview") library(mapview) |> suppressPackageStartupMessages() mapviewOptions(fgb = FALSE) cl20_4234 |> mapview(zcol = "gridcode", legend = TRUE, col.regions = sf.colors)

library(tidyverse) library(sf) cl20_4234 <- st_transform(cl20, 'EPSG:4234') cl20_4234 |> select(gridcode) |> plot(graticule = TRUE, axes = TRUE) cl20 |> select(id, gridcode, geometry) |> print(n = 3) print(cl20)

Apply 10

Analisis ini membandingkan metode hierarchical clustering dan partitional clustering dalam mengelompokkan data. Penelitian ini mengevaluasi karakteristik, kelebihan, serta keterbatasan dari masing-masing metode dalam mengidentifikasi pola dan struktur klaster. Hasil analisis memberikan gambaran mengenai metode yang lebih efektif dalam berbagai kondisi data.