Path: TopProceedingsKNSIKNSI 2014 STMIK Dipanegara Makasar

CLUSTERING DENGAN K-MEANS DAN K-MEANS MODIFIKASI

ISSN:2355-1941
Proceeding from JBPTITBPP / 2014-03-11 08:53:19
Oleh : Dian Eka Ratnawati, Marji, Central Library Institute Technology Bandung
Dibuat : 2014-03-11, dengan 1 file

Keyword : pengelompokan, K-Means, threshold ,LVQ

Pada penelitian ini akan dilakukan perbandingan antara metode K-Means konvensional dengan K-Means

modifikasi untuk melakukan clustering(pengelompokan). Ide adanya K-Means modifikasi ini adalah melihat

keterbatasan yang dimiliki oleh metode K-Means konvensional. Pada K-Means konvensional tersebut hasilnya

selalu berubah-ubah, kadang baik ,kadang jelek dan juga sangat sulit untuk mendapatkan global optimum.

Dengan K-Means modifikasi ini diharapkan hasilnya lebih baik. K-Means modifikasi ini dikembangkan dari KMeans

konvensional yang dimodifikasi dan ditambahkan algoritma LVQ(Learning Vector Quantization).

Langkah untuk melakukan pengelompokan adalah : Melakukan pengelompokkan dengan K-Means.

Pengelompokan terus dilakukan sampai mencapai threshold(batasan tertentu). Jika threshold sudah dicapai dan

pada satu cluster masih terdapat kelas yang berbeda maka dilakukan pembelajaran dengan menggunakan LVQ.

Dari ujicoba yang dilakukan , dengan menggunakan data breast-cancer-wisconsin,akurasi K-Means modifikasi

lebih baik daripada dengan K-Means konvensional. Untuk uji jumlah cluster yang sesuai kelas data latih,

diperoleh rata-rata akurasi K-Means modifikasi tertinggi yakni 92%, sedang untuk K-Means murni justru

didapatkan rata-rata akurasi terendah yakni 60,2%.

Beri Komentar ?#(0) | Bookmark

PropertiNilai Properti
ID PublisherJBPTITBPP
OrganisasiC
Nama KontakUPT Perpustakaan ITB
AlamatJl. Ganesha 10
KotaBandung
DaerahJawa Barat
NegaraIndonesia
Telepon62-22-2509118, 2500089
Fax62-22-2500089
E-mail Administratordigilib@lib.itb.ac.id
E-mail CKOinfo@lib.itb.ac.id

Print ...

Kontributor...

  • , Editor: kridanto surendro

Download...