KLASIFIKASI DATA MULTIDIMENSI MENGGUNAKAN SUBTRACTIVE CLUSTERING DAN K-NEAREST NEIGHTBOR

KLASIFIKASI DATA MULTIDIMENSI MENGGUNAKAN SUBTRACTIVE CLUSTERING DAN K-NEAREST NEIGHTBOR

Proses pengelompokan data (clustering) pada data multi dimensi dapat dilakukan dengan menggunakan algoritma SubtractiveClustering. Dalam proses pengelompokan data (clustering) untuk menentukan pusat cluster (centroid), dipengaruhi oleh besarnya nilai parameter yang diantaranya influence range, squas...

Full description

Bibliographic Details
Main Author: Nur Wakhidah
Format: Article
Language:Indonesian
Published: Universitas Semarang 2012-07-01
Series:Transformatika
Subjects:
classification
subtractive clustering
k-nearest neighbour
Online Access:http://journals.usm.ac.id/index.php/transformatika/article/view/65
Description
Summary:Proses pengelompokan data (clustering) pada data multi dimensi dapat dilakukan dengan menggunakan algoritma SubtractiveClustering. Dalam proses pengelompokan data (clustering) untuk menentukan pusat cluster (centroid), dipengaruhi oleh besarnya nilai parameter yang diantaranya influence range, squash, accept_ratio dan reject_ratio. Dan dalam mengklasifikasikan data terdapat beberapa teknik yang dapat digunakan, salah satunya adalah metode k-Nearest Neightbor yang mengklasifikasikan data dengan ketetanggaan sebagai nilai prediksi dari query instance yang baru.
ISSN:1693-3656
2460-6731

Similar Items