K-prototype Untuk Pengelompokan Data Campuran.
Teks penuh
Gambar
Dokumen terkait
Selain untuk menguji efisiensi algoritma ABCKM pada permasalahan pengelompokan resolusi tahun baru, data yang dihasilkan dari tugas akhir ini diharapkan dapat
Membandingkan tingkat efisiensi antara algoritma k- means konvensional dengan k-means yang telah dimodifikasi pada kasus kuantiasasi warna citra.. Membandingkan tingkat
Pengelompokan data tsunami menggunakan metode AG- K-Means menggunakan metode Silhouette Coefficient menghasilkan nilai validasi yang lebih baik dari metode K- Means
Digunakannya Algoritma K-Means dalam penelitian ini adalah dikarenakan data inputan yang akan diproses terbilang masih sederhana sehingga lebih cocok menggunakan
Algoritma yang di pakai ialah K-Medoids karena algoritma ini memakai perwakilan objek (medoid) sebagai titik dari setiap cluster dan dapat mengatasi kelemahan dari algoritma K-
Sistem informasi pengelompokan data tilang ini menerapkan pengelompokan dengan menggunakan Algoritma K-Means dengan metode clustering, clustering merupakan proses yang
Dari hasil penelitian, dapat disimpulkan bahwa algoritma klasifikasi K-Means dapat digunakan untuk mengelompokkan setiap kecamatan kota Pematangsiantar berdasarkan
KESIMPULAN Berdasarkan hasil analisis algoritma k-means terhadap data jumlah sekolah dan jumlah guru di Kabupaten Cianjur yaitu beberapa kecamatan yang dapat diprioritaskan dalam
