Perbandingan Metode Diskretisasi Data Partisi Intuitif dan K-Means Clustering terhadap Pembuatan Pohon Keputusan
Teks penuh
Gambar
Dokumen terkait
Penelitian ini menggunakan salah satu teknik data mining yaitu teknik clustering dengan menggunakan algoritme K-Means dan hasil clustering divisualisasikan dalam bentuk
Dari data yang sama ingin dibandingkan hasil penggerombolan dengan metode k-means, metode fuzzy k- means, dan metode two step cluster yang akan memberikan penggerombolan
Dalam data mining terdapat banyak metode pengolahan data yang dapat digunakan, salah satunya adalah dengan menggunakan metode K-Means Clustering yaitu sebuah
Oleh karena itu, dalam penelitian ini peneliti akan melakukan pengujian kinerja metode DBSCAN dan K-Means dalam sistem pendukung keputusan, serta sebagai metode kalsifikasi yaitu
Berdasarkan hasil perhitungan nilai Indeks Silhouette diketahui bahwa pengelompokan menggunakan metode K-Means lebih baik dibandingkan dengan metode DBSCAN, sehingga
Kesimpulan Berdasarkan hasil penelitian yang diperoleh dari clustering data penjualan motor dengan algoritme K-Means, dapat disimpulkan bahwa pengelompokkan yang terbentuk berdasarkan
Manfaat Clustering Kuliah 13 - Hierarchical and K-means Clustering ANR – Data Mining & Knowledge Management - 2022 Keuntungan penggunaan metode hierarki dalam analisis Cluster adalah
Berikut adalah proses dari algoritma K-Means : 1 Menentukan Jumlah Cluster Pengelompokan akan dibagi dalam 3 kategori, dimana dalam metode clustering K-Means berarti akan menghasilkan
