Prapemrosesan klasifikasi algoritme kNN menggunakan K-means dan matriks jarak untuk dataset hasil studi mahasiswa

Keberadaan outlier pada dataset dapat menyebabkan rendahnya hasil akurasi pada proses klasifikasi. Outlier pada dataset dapat dihilangkan pada tahapan prapemrosesan algoritme klasifikasi. Clustering dapat digunakan sebagai metode pendeteksi outlier. Kajian ini bertujuan menerapkan K-means dan matrik...

ver descrição completa

Detalhes bibliográficos

Principais autores:	Sugriyono Sugriyono, Maria Ulfah Siregar
Formato:	Artigo
Idioma:	Inglês
Publicado em:	Diponegoro University 2020-10-01
coleção:	Jurnal Teknologi dan Sistem Komputer
Assuntos:	preprocessing k-means knn distance matrix manhattan euclidean
Acesso em linha:	https://jtsiskom.undip.ac.id/index.php/jtsiskom/article/view/13874
Tags:	Adicionar Tag Sem tags, seja o primeiro a adicionar uma tag!