Text

Perbandingan metode-based dengan metode k-mean dalam analisis cluster

---

Metode K-mean adalah mengelompokkan metode di mana teknik pengelompokan didasarkan hanya pada ukuran jarak antara objek-objek yang diamati, tanpa mempertimbangkan aspek statistik. model berbasis clustering metode yang menggunakan aspek statistik, sebagai dasar teoritis yaitu kriteria probabilitas maksimum. Model ini memiliki beberapa variasi dengan varienty karakteristik geometris yang diperoleh rata-rata komponen Gauss. partisi data dilakukan dengan memanfaatkan EM (harapan-maksimisasi) algoritma. Kemudian dengan menggunakan Bayesian Information Criterion (BIC) model terbaik diperoleh. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan resultof pengelompokan metode antara model berbasis clustering dan K-mean clustering. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model berbasis pengelompokan lebih efektif dalam memisahkan kelompok tumpang tindih dari K-mean.

---

Ketersediaan

Tidak ada salinan data

Informasi Detail

Judul Seri

Jurnal matematika, sains, & teknologi

No. Panggil

-

Penerbit

: ., 2007

Deskripsi Fisik

-

Bahasa

Indonesia

ISBN/ISSN

1411-1934

Klasifikasi

-

Tipe Isi

-

Tipe Media

-

Tipe Pembawa

-

Edisi

Vol. 8, No. 2, Tahun

Subjek

-

Info Detail Spesifik

-

Pernyataan Tanggungjawab

-

Versi lain/terkait

Lampiran Berkas

Komentar

---

Anda harus masuk sebelum memberikan komentar