Klasifikasi Dokumen Berita Menggunakan Metode Support Vector Machine dengan Kernel Radial Basis Function
Teks penuh
Gambar
Dokumen terkait
Proses selanjutnya adalah dengan mengambil data kata dokumen uji yang biasa disebut vektor untuk kemudian dimasukkan ke dalam model SVM yang telah dibuat
Metode yang digunakan untuk melakukan klasifikasi ini adalah pengenalan pola jenis musik menggunakan support vector machine dengan suatu masukan fitur ekstraksi dari musik
Kata kunci: diagnosis kerusakan, ekstraksi fitur, Principal Component Analysis (PCA), Support Vector Machine (SVM) , bantalan
Dekat atau jauhnya lokasi (jarak) bisa dihitung melalui salah satu dari besaran jarak yang telah ditentukan yakni jarak Euclidean , jarak Minkowski , dan jarak Namun dalam
Proses selanjutnya adalah dengan mengambil data kata dokumen uji yang biasa disebut vektor untuk kemudian dimasukkan ke dalam model SVM yang telah dibuat
Hal ini sesuai dengan fungsi dari parameter degree p itu sendiri yaitu membantu memetakan data dari input space ke dimensi space yang lebih tinggi pada feature space, sehingga
Untuk dibandingkan dengan hasil KNN digunakan kernel polynomial dengan hasil yang didapatkan pada data testing untuk masing-masing pengukuran performa nilai rata-rata 10 fold didapatkan
132 Classification Report Linear Sekenario Ke 5 Dengan 75% Data Latih Dan 25% Uji Pada gambar hasil classification report kernel Linear di atas, Pada pembagian data 75:25 mendapatkan
