Limits: Journal of Mathematics and Its Applications
Vol 6, No 1 (2009)

PENGKLASTERAN DATA KATEGORIS DENGAN ALGORITMA SHARED NEAREST NEIGHBOR

Alvida Mustika Rukmi (Unknown)
Mohammad Isa Irawan (Unknown)
Nurul Hidayat (Unknown)



Article Info

Publish Date
18 May 2009

Abstract

Pengklasteran objek data merupakan salah satu cara untukmempermudah dalam membaca data, terutama data berdimensi tinggi. Obyek-obyek data berada dalam satu klaster jika mempunyai kesamaan yang tinggi, dan sebaliknya, berada pada klaster berbeda jika menunjukkan ketidaksamaan. Data kategoris merupakan jenis data yang sering digunakan pada database/dataset. Data teks merupakan salah satu data kategoris. Pengklasteran dengan algoritma shared nearest neighbor (SNN) didasarkan pada anggapan bahwa titik-titik akan berada dalam klaster yang sama jika jumlah shared nearest neighbor melebihi ambang batas yang ditentukan. Algoritma SNN mampu memberikan hasil pengklasteran data teks dengan baik, dimana teks dengan tingkat kesamaan yang ditentukan, akan berada pada klaster yang sama.

Copyrights © 2009






Journal Info

Abbrev

limits

Publisher

Subject

Mathematics

Description

Limits: Journal of Mathematics and Its Applications merupakan jurnal yang diterbitkan oleh Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM) Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya, Indonesia. Limits menerima makalah hasil riset di semua bidang Matematika, terutama bidang Analisis, ...