• Tidak ada hasil yang ditemukan

Gambar 2.1 Algoritma Principal Component Analysis 2.6 Sampling

N/A
N/A
Info
Unduh - Bebas
Protected

Academic year: 2018

Membagikan "Gambar 2.1 Algoritma Principal Component Analysis 2.6 Sampling"

Copied!
8
0
0

Memuat.... (Lihat teks lengkap sekarang)

Unduh sekarang ( 8 Halaman )

Teks penuh

Loading

Gambar

Gambar 2.1 Algoritma Principal Component Analysis
Gambar 3.2 Alur Sistem Skenario 2 Sampling
Gambar 3.4 Flowchart PCA
Gambar 4.3 Grafik waktu komputasi Sampling

Referensi

Unduh sekarang ( PDF - 8 Halaman - 743.73 KB )

Dokumen terkait

DIAGNOSA KERUSAKAN BEARING MENGGUNAKAN PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS (PCA) DAN NAÏVE BAYES CLASSIFIER - Diponegoro University | Institutional Repository (UNDIP-IR)

18 Salah satu metode untuk mereduksi fitur adalah dengan menggunakan PCA atau Principal Components Analysis, yang bertujuan mengurangi dimensi data

Feature Selection pada Dataset Faktor Kesiapan Bencana pada Provinsi di Indonesia Menggunakan Metode PCA (Principal Component Analysis)

Algoritma clustering dapat diaplikasikan terhadap data bencana di Indonesia dan menambahkan beberapa faktor lain yang berkaitan dengan bencana seperti jumlah

Perbandingan Algoritma Cocktail Shaker Sort dan 4 Way Merge Sort Dalam Pengurutan Data

Berdasarkan sistem yang telah dibuat dengan memasukkan jumlah data yang dinginkan akan diperoleh waktu eksekusi, grafik dan kompleksitas algoritma pengurutan

JURNAL DATA SCIENCE & INFORMATIKA (JDSI) Vol. 2 No. 1 (2022) 1-5 ISSN Media Elektronik:

Data Cleaning atau PreProcessing bertujuan untuk melakukan membersihkan data yang tidak lengkap, data yang salah input atau data yang harus disesuaikan dengan

Penerapan Data Mining Pada Pasokan Order Barang Dengan Menggunakan Algoritma Apriori

Pembentukan Aturan Asosiasi Nilai confidence dari aturan A B diperoleh dari rumus berikut: / PEMBAHASAN Analisa Implementasi Algoritma Apriori pada Pasokan Order Barang Data

Analisis Sentimen Kendaraan Listrik Pada Media Sosial Twitter Menggunakan Algoritma Logistic Regression dan Principal Component Analysis

Pada penelitian yang dilakukan Francis Joseph Costello, dan Kun Chang Lee yang berjudul “Exploring the Sentiment Analysis of Electric Vehicle Social Media Data by Using

Penerapan Principal Component Analysis (PCA) dan Learning Vector Quantization 3 (LVQ3) Untuk Pengenalan Huruf Hijaiyah Khot Farisi

Analisa kebutuhan data adalah proses menghimpun atau mengumpulkan data-data yang akan dijadikan sebagai bahan penelitian. Pada penelitian ini pengumpulan data

Feature Selection pada Dataset Faktor Kesiapan Bencana pada Provinsi di Indonesia Menggunakan Metode PCA (Principal Component Analysis)

Algoritma clustering dapat diaplikasikan terhadap data bencana di Indonesia dan menambahkan beberapa faktor lain yang berkaitan dengan bencana seperti jumlah