Pengklasteran dengan Algoritma Fuzzy C-Means
DOI:
https://doi.org/10.20956/jmsk.v12i1.3455Abstract
Pengklasteran merupakan proses mengelompokan data berdasarkan kemiripan atau kedekatannya. Hard-clustering akan mengelompokan data ke dalam klaster-klaster dimana setiap titik data akan berada dalam tepat satu klaster, sementara soft-clustering akan mengelompokan data dalam klaster dimana setiap data dapat menjadi anggota dari beberapa klaster dengan derajat keanggotaan yang berbeda-beda. Salah satu soft-clustering yang sangat populer adalah fuzzy c-mean, yaitu sutu algoritma pengklasteran yang mencari pusat-pusat klaster dengan meminimumkan fungsi ketidakmiripan. Pada tulisan ini akan dibahas algoritma fuzzy c-means dan akan diberikan contoh data simulasi.
Downloads
Published
Issue
Section
License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Jurnal Matematika, Statistika dan Komputasi is an Open Access journal, all articles are distributed under the terms of the Creative Commons Attribution License, allowing third parties to copy and redistribute the material in any medium or format, transform, and build upon the material, provided the original work is properly cited and states its license. This license allows authors and readers to use all articles, data sets, graphics and appendices in data mining applications, search engines, web sites, blogs and other platforms by providing appropriate reference.
