Blog Archives

Algoritma k-means clustering dan Naive Bayes classifier untuk Pengenalan Pola Tesktur


K-means Clustering merupakan salah satu metode data clustering non hirarki yang berusaha mempartisi data yang ada ke dalam satu atau lebih cluster/kelompok. Metode ini mempartisi data ke dalam cluster/kelompok sehingga data yang memiliki karakteristik yang sama dikelompokkan ke dalam satu cluster yang sama dan data yang mempunyai karakteristik yang berbeda dikelompokkan ke dalam kelompok yang lain.

Sedangkan Naive Bayes Classifier merupakan salah satu metode machine learning yang memanfaatkan perhitungan probabilitas dan statistik. Metode ini dikemukakan oleh ilmuwan Inggris yaitu Thomas Bayes untuk memprediksi probabilitas di masa depan berdasarkan pengalaman di masa sebelumnya.

Berikut ini merupakan pemrograman matlab (menggunakan Matlab R2015b) mengenai pola tekstur citra menggunakan algoritma k means clustering dan naive bayes classifier. Citra yang digunakan adalah citra tekstur Brodatz sejumlah 112 buah seperti tampak pada gambar di bawah ini:

-read more->

Texture Analysis – Gray-Level Co-Occurrence Matrix (GLCM) – GUI Matlab


Analisis tekstur merupakan salah satu jenis ekstraksi ciri yang didasarkan pada ciri statistik citra. Analisis tekstur dapat dilakukan dengan metode ekstraksi ciri orde satu, ekstraksi ciri orde dua, filter gabor, transformasi wavelet, dsb.

Berikut ini merupakan pemrograman gui matlab untuk analisis tekstur menggunakan metode Gray-Level Co-Occurrence Matrix (GLCM) yang merupakan ciri statistik orde dua. Ekstraksi ciri dilakukan berdasarkan parameter contrast, correlation, energy, dan homogeneity.

Tampilan GUI Matlab untuk analisis tekstur citra menggunakan metode Gray-Level Co-Occurrence Matrix (GLCM) adalah sebagai berikut:

1. Gray-Level Co-Occurrence Matrix (GLCM) dengan pixel distance = 1

-read more->

%d bloggers like this: