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 contoh aplikasi 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:
k-means clustering menggunakan matlab
Data clustering merupakan salah satu metode data mining yang bersifat tanpa arahan (unsupervised).
Ada dua jenis data clustering yang sering digunakan dalam proses pengelompokan data yaitu hierarchical (hirarki) data clustering dan non-hierarchical (non hirarki) data clustering.
K-means 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.
Ilustrasi algoritma k-means ditunjukkan pada gambar di bawah ini:
Pemrograman Matlab 