Studi komparatif penerapan metode hierarchical, k-means dan Self Organizing Maps (SOM) clustering pada basis data: Studi kasus data set time series

Badruzaman, Ijang (2013) Studi komparatif penerapan metode hierarchical, k-means dan Self Organizing Maps (SOM) clustering pada basis data: Studi kasus data set time series. Diploma thesis, UIN Sunan Gunung Djati Bandung.

Preview	Text (COVER) 1_cover.pdf Download (252kB) | Preview
Preview	Text (ABSTRAK) 2_abstrak.pdf Download (261kB) | Preview
Preview	Text (DAFTAR ISI) 3_daftarisi.pdf Download (201kB) | Preview
Preview	Text (BAB I) 4_bab1.pdf Download (579kB) | Preview
	Text (BAB II) 5_bab2.pdf Restricted to Registered users only Download (822kB)
	Text (BAB III) 6_bab3.pdf Restricted to Registered users only Download (704kB)
	Text (BAB IV) 7_bab4.pdf Restricted to Registered users only Download (642kB)
	Text (BAB V) 8_bab5.pdf Restricted to Registered users only Download (184kB)
	Text (DAFTAR PUSTAKA) 9_daftarpustaka.pdf Restricted to Registered users only Download (178kB)

Abstract

Clustering adalah pembagian data ke dalam kelompok objek serupa. Setiap kelompok, yang disebut cluster, terdiri dari objek-objek yang sama antara kelompok dan berbeda dibandingkan dengan obyek kelompok lain. Tulisan ini dimaksudkan untuk mempelajari dan membandingkan algoritma klasterisasi data yang berbeda. Algoritma tersebut adalah: K-Means, Hierarchical Clustering dan self Organizing Maps. Semua algoritma ini dibandingkan sesuai dengan faktor-faktor berikut: ukuran dataset, jumlah cluster dan jenis dataset. Beberapa kesimpulan yang diambil milik kinerja, kualitas, dan akurasi dari algoritma clustering.

Actions (login required)

View Item