Separator

piramidaskripsi.com saat ini sudah beralih ke piramidaskripsi.net | Bagi Yang Butuh Program Web Custome Bisa ke Wa atau email biaya IDR-500-800K


Tampilkan postingan dengan label Klasifikasi. Tampilkan semua postingan
Tampilkan postingan dengan label Klasifikasi. Tampilkan semua postingan

Jumat, 28 Oktober 2016

Implementasi Teknik Data Mining Dengan Algoritma K-Means Dan Fungsi Kernel Polynomial Untuk Klasterisasi Objek Data

ABSTRAK

Penelitian ini membahas modifikasi algoritma K-Means dalam klasterisasi suatu objek data. Tujuan dari modifikasi ini adalah untuk meningkatkan kinerja algoritma tersebut, karena seringkali algoritma K-Means terjebak dalam lokal optima ketika menghadapi data yang tidak linier. Data test yang digunakan untuk menguji efektifitas modifikasi algoritma menggunakan set data Iris. Modifikasi algoritma dilakukan dengan menambahkan fungsi kernel polynomial. Fungsi kernel akan membawa data dari space lama ke space baru sehingga dimungkinkan untuk dipisah secara linier. Hasil penelitian ini mengkonfirmasikan bahwa nilai β antara 0.09 sampai 1 pada fungsi kernel polynomial memberikan tingkat miss class terendah sebesar 2% pada klasterisasi data Iris.


Kata Kunci : Data Mining, Kernel Polynomial, Klasterisasi, K-Means, Set Data Iris
Download File PDF : 
ABSTRAK


Download Source Code Program :
Download File.rar (sedang digarap)
Screnshot Program :



› Read More


Diterbitkan Tidak ada komentar:
Labels: , , ,
Langganan: Postingan (Atom)