Penggunaan Kernel PCA Gaussian dalam Penyelesaian Plot Multivariat Non Linier

Bernhard Wongkar, John Kekenusa, Hanny Komalig

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

 


Full Text:

PDF


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

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Copyright (c)



 Indexed By:

 



 

 


e-ISSN: 2685-1083

p-ISSN: 2302-4224

Creative Commons License


This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.