dCartesian: Jurnal Matematika dan Aplikasi
Vol 4, No 2 (2015): September 2015

Penggunaan Kernel PCA Gaussian dalam Penyelesaian Plot Multivariat Non Linier

Wongkar, Bernhard (Unknown)
Kekenusa, John (Unknown)
Komalig, Hanny (Unknown)



Article Info

Publish Date
26 Jun 2015

Abstract

Analisis Komponen Utama merupakan salah satu analisis peubah ganda yang digunakan untuk mentransformasi data secara linier sehingga terbentuk sistem koordinat baru. Untuk menyelesaikan masalah data yang tidak linier digunakan Kernel PCA. Penelitian dilakukan untuk menyelesaikan masalah plot multivariate non linier menggunakan Kernel PCA dengan fungsi Gaussian, terutama masalah data non linier yang berkelompok  secara melingkar dalam dua dimensi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Kernel PCA dengan fungsi Gaussian dengan menggunakan parameter 0,1; 0,5; 1; 1,5  dapat melakukan pengelompokkan pada data tersebut, yang mana tidak dapat dikelompokkan PCA linier Kata kunci : Gaussian, Kernel PCA, Pengelompokkan, Plot Multivariat  

Copyrights © 2015






Journal Info

Abbrev

decartesian

Publisher

Subject

Computer Science & IT Mathematics

Description

dCartesiaN merupakan jurnal yang berhubungan dengan matematika dan komputasi bersama turunan-turunannya (aljabar, geometri, analisis, matematika terapan, matematika diskrit, statistika, teknologi informasi, sistem informasi, rekayasa perangkat ...