Penggunaan Kernel PCA Gaussian dalam Penyelesaian Plot Multivariat Non Linier

Authors

  • Bernhard Wongkar
  • John Kekenusa
  • Hanny Komalig

DOI:

https://doi.org/10.35799/dc.4.2.2015.8651

Abstract

Analisis Komponen Utama merupakan salah satu analisis peubah ganda yang digunakan untuk mentransformasi data secara linier sehingga terbentuk sistem koordinat baru. Untuk menyelesaikan masalah data yang tidak linier digunakan Kernel PCA. Penelitian dilakukan untuk menyelesaikan masalah plot multivariate non linier menggunakan Kernel PCA dengan fungsi Gaussian, terutama masalah data non linier yang berkelompok  secara melingkar dalam dua dimensi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Kernel PCA dengan fungsi Gaussian dengan menggunakan parameter 0,1; 0,5; 1; 1,5  dapat melakukan pengelompokkan pada data tersebut, yang mana tidak dapat dikelompokkan PCA linier

Kata kunci : Gaussian, Kernel PCA, Pengelompokkan, Plot Multivariat

 

Author Biographies

Bernhard Wongkar

Program Studi Matematika, FMIPA, Universitas Sam Ratulangi Manado

John Kekenusa

Program Studi Matematika, FMIPA, Universitas Sam Ratulangi Manado

Hanny Komalig

Program Studi Matematika, FMIPA, Universitas Sam Ratulangi Manado

Downloads

How to Cite

Wongkar, B., Kekenusa, J., & Komalig, H. (2015). Penggunaan Kernel PCA Gaussian dalam Penyelesaian Plot Multivariat Non Linier. d’Cartesian, 4(2), 138–143. https://doi.org/10.35799/dc.4.2.2015.8651

Most read articles by the same author(s)

> >>