Sri, Andayani (2007) Pembentukan cluster dalam Knowledge Discovery in Database dengan Algoritma K-Means. SEMNAS Matematika dan Pendidikan Matematika 2007 dengan tema “Trend Penelitian Matematika dan Pendidikan Matematika di Era Global.
![[img]](http://eprints.uny.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text
Pembentukan_cluster_dlm_KDD_dgn_Algoritma_kmeans.doc Download (116kB) |
|
|
Text
Pembentukan_cluster_dlm_KDD_dgn_Algoritma_kmeans.pdf Download (31kB) | Preview |
|
|
Text
Pembentukan_cluster_dlm_KDD_dgn_Algoritma_kmeans-1.pdf Download (462kB) | Preview |
Abstract
Pembentukan cluster merupakan salah satu teknik yang digunakan dalam mengekstrak pola kecenderungan suatu data. Teknik ini ini digunakan dalam proses Knowledge discovery in database (KDD). Salah satu algoritma pembentukan cluster data adalah algoritma K-Means. Algoritma bekerja dengan cara membagi data dalam k cluster. Setiap cluster ditentukan atas kedekatan jarak tiap-tiap data dengan titik tengahnya (mean point). Sebuah basis data sangat mungkin berisi data non numerik, yang tidak dapat ditentukan titik tengahnya. Algoritma K-Means dapat dipergunakan untuk pembentukan cluster dalam sebuah basis data yang besar dengan menerapkan aturan similarity dan dissimilarity terhadap data dalam basis data terlebih dahulu. Kata kunci: Cluster, Knowledge Discovery in Database, Algoritma K-Means,
| Item Type: | Article |
|---|---|
| Subjects: | Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam > Matematika |
| Divisions: | Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam (FMIPA) > Pendidikan Matematika > Matematika |
| Depositing User: | Sri Andayani |
| Date Deposited: | 20 Jul 2012 05:56 |
| Last Modified: | 29 Jun 2016 07:38 |
| URI: | http://eprints.uny.ac.id/id/eprint/2354 |
Actions (login required)
 |
View Item |