Pembuatan Aplikasi Clustering Gangguan Jaringan Menggunakan Metode K Means Clustering
DOWNLOAD
Download Pembuatan Aplikasi Clustering Gangguan Jaringan Menggunakan Metode K Means Clustering PDF/ePub or read online books in Mobi eBooks. Click Download or Read Online button to get Pembuatan Aplikasi Clustering Gangguan Jaringan Menggunakan Metode K Means Clustering book now. This website allows unlimited access to, at the time of writing, more than 1.5 million titles, including hundreds of thousands of titles in various foreign languages. If the content not found or just blank you must refresh this page
Pembuatan Aplikasi Clustering Gangguan Jaringan Menggunakan Metode K Means Clustering
DOWNLOAD
Author : Cahyo Prianto
language : id
Publisher: Kreatif
Release Date : 2020-03-12
Pembuatan Aplikasi Clustering Gangguan Jaringan Menggunakan Metode K Means Clustering written by Cahyo Prianto and has been published by Kreatif this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2020-03-12 with Antiques & Collectibles categories.
Buku ini diciptakan bagi para pembaca yang ingin mengetahui langkah-langkah dalam membangun aplikasi clustering. Buku panduan ini menggunakan metode Kmeans Clustering untuk proses pengelompokannya.
Data Mining Mengeksplorasi Teknik Teknik Data Mining Dan Metode K Means Teori Konsep Algoritma Dan Studi Kasus
DOWNLOAD
Author : Mira, S.Kom., M.Kom.
language : id
Publisher: Uwais Inspirasi Indonesia
Release Date : 2025-03-22
Data Mining Mengeksplorasi Teknik Teknik Data Mining Dan Metode K Means Teori Konsep Algoritma Dan Studi Kasus written by Mira, S.Kom., M.Kom. and has been published by Uwais Inspirasi Indonesia this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2025-03-22 with Antiques & Collectibles categories.
Buku "Data Mining: Mengeksplorasi Teknik Data Mining dan K-Means untuk Pengelompokan Tingkat Disiplinan Pegawai" merupakan panduan dalam memahami dan menerapkan teknik data mining untuk analisis data. Dengan fokus khusus pada algoritma K-Means, buku ini memberikan pembaca wawasan tentang bagaimana teknik-teknik dalam data mining mendukung proses mengidentifikasi pola dan tren tersembunyi dalam data, khususnya dalam konteks pengelompokan tingkat kedisiplinan pegawai. Ditulis dengan gaya yang mudah dipahami, buku ini cocok untuk mahasiswa, peneliti, dan praktisi yang ingin mempelajari bagaimana data mining dapat digunakan untuk mengungkap pola tersembunyi dalam data dan memberikan solusi inovatif dalam pembelajaran dan penelitian.
Machine Learning Dan Internet Of Things Iot
DOWNLOAD
Author : Dewanto Rosian Adhy
language : id
Publisher: PT. Star Digital Publishing, Yogyakarta-Indonesia
Release Date : 2025-05-15
Machine Learning Dan Internet Of Things Iot written by Dewanto Rosian Adhy and has been published by PT. Star Digital Publishing, Yogyakarta-Indonesia this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2025-05-15 with Computers categories.
Buku ini menyajikan pemahaman mendalam tentang sinergi antara Machine Learning (ML) dan Internet of Things (IoT), serta bagaimana keduanya dapat diimplementasikan untuk menciptakan solusi inovatif di berbagai bidang. Berikut adalah garis besar isi buku: Di dalam buku dimulai dengan paparan singkat tentang Machine Learning dan Internet of Things. Dilanjutkan dengan paparan terkait perkembangan Machine Learning dalam implementasinya di area Internet of Things yang beragam. Paparan dibuat dalam bentuk review dari artikel jurnal terkait dengan Penelitian dan pengembangan ML dalam IoT. Bentuk paparan ini berharap memberikan gambaran sampai dimana perkembangannya dan tantangan apa saja yang perlu dijawab oleh peneliti atau praktisi ML dan IoT. Buku ini diharapkan dapat memberikan wawasan yang berharga dan mendorong para peneliti, praktisi, dan mahasiswa untuk terus mengeksplorasi dan mengembangkan solusi berbasis ML dan IoT, sehingga dapat memberikan manfaat yang signifikan bagi masyarakat.
Advances In K Means Clustering
DOWNLOAD
Author : Junjie Wu
language : en
Publisher: Springer Science & Business Media
Release Date : 2012-07-09
Advances In K Means Clustering written by Junjie Wu and has been published by Springer Science & Business Media this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2012-07-09 with Computers categories.
Nearly everyone knows K-means algorithm in the fields of data mining and business intelligence. But the ever-emerging data with extremely complicated characteristics bring new challenges to this "old" algorithm. This book addresses these challenges and makes novel contributions in establishing theoretical frameworks for K-means distances and K-means based consensus clustering, identifying the "dangerous" uniform effect and zero-value dilemma of K-means, adapting right measures for cluster validity, and integrating K-means with SVMs for rare class analysis. This book not only enriches the clustering and optimization theories, but also provides good guidance for the practical use of K-means, especially for important tasks such as network intrusion detection and credit fraud prediction. The thesis on which this book is based has won the "2010 National Excellent Doctoral Dissertation Award", the highest honor for not more than 100 PhD theses per year in China.
K Means Clustering Menggunakan Aplikasi Rapidminer
DOWNLOAD
Author : Koko Handoko
language : id
Publisher: PT. Sonpedia Publishing Indonesia
Release Date : 2025-05-31
K Means Clustering Menggunakan Aplikasi Rapidminer written by Koko Handoko and has been published by PT. Sonpedia Publishing Indonesia this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2025-05-31 with Business & Economics categories.
Buku ini membahas penerapan algoritma K-Means Clustering dalam data mining menggunakan perangkat lunak RapidMiner. Ditulis untuk pembaca yang ingin memahami teknik dasar dan aplikasi praktis K-Means Clustering, buku ini menjelaskan langkah-langkah mulai dari konsep dasar clustering, persiapan data, hingga implementasi dan analisis hasil dalam RapidMiner. Buku ini dimulai dengan pengenalan konsep Data Mining, Konsep Data dan fokus khusus pada algoritma K-Means clustering, termasuk bagaimana algoritma ini bekerja dalam mengelompokkan data berdasarkan kedekatan antar-poin data. Pembaca juga akan diperkenalkan pada kelebihan dan kekurangan K-Means, beserta cara menentukan jumlah klaster yang optimal. Dengan menggunakan RapidMiner sebagai platform praktis, buku ini memberikan panduan langkah demi langkah untuk mengimpor data, melakukan pra-pemrosesan data, dan menerapkan K-Means Clustering secara efisien. Visualisasi serta contoh dan hasil studi kasus menggunakan clustering juga dijelaskan secara rinci untuk membantu pengguna dalam mendapatkan wawasan dari data yang dianalisis.
Clustering Untuk Data Suara Studi Kasus Mel Frequency Cepstral Coefficients Mfcc Dan Long Short Term Memory Lstm Dengan Internet Of Things Iot Untuk Klasifikasi Suara
DOWNLOAD
Author : Dr. Suryasatriya Trihandaru, M.Sc.nat
language : id
Publisher: Uwais Inspirasi Indonesia
Release Date : 2024-08-21
Clustering Untuk Data Suara Studi Kasus Mel Frequency Cepstral Coefficients Mfcc Dan Long Short Term Memory Lstm Dengan Internet Of Things Iot Untuk Klasifikasi Suara written by Dr. Suryasatriya Trihandaru, M.Sc.nat and has been published by Uwais Inspirasi Indonesia this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2024-08-21 with Antiques & Collectibles categories.
Buku ini disusun untuk memberikan pemahaman mendalam tentang pengolahan dan clustering data suara, sebuah bidang yang semakin penting seiring dengan perkembangan teknologi pengenalan suara dan analisis data audio. Dalam beberapa dekade terakhir, teknologi suara telah mengalami perkembangan pesat, dengan aplikasi yang luas mulai dari pengenalan ucapan hingga analisis emosi dan identifikasi instrumen musik. Oleh karena itu, memahami dasar-dasar pengolahan suara serta metode dan teknik clustering yang digunakan untuk menganalisis data suara menjadi sangat penting bagi para peneliti, praktisi, dan mahasiswa yang tertarik dalam bidang ini. Bab 1, memulai perjalanan kita dengan pengantar mengenai prinsip dasar pengolahan suara, termasuk representasi suara dalam domain waktu dan frekuensi, proses sampling dan quantization, serta langkah-langkah preprocessing yang diperlukan sebelum analisis lebih lanjut dapat dilakukan. Bab 2, memberikan pengertian dasar tentang clustering, sebuah teknik yang digunakan untuk mengelompokkan data suara berdasarkan kesamaan fitur tertentu. Bab ini menjelaskan konsep-konsep dasar yang menjadi fondasi dari teknik clustering yang lebih kompleks. Bab 3, membahas berbagai metode clustering yang umum digunakan dalam analisis data suara, seperti K-means Clustering, Agglomerative Clustering, DBSCAN, Gaussian Mixture Models, dan Hierarchical Clustering. Setiap metode dijelaskan secara rinci, mencakup teori dasar, algoritma, serta kelebihan dan kelemahannya masing-masing. Bab 4, berfokus pada aplikasi praktis dari metode clustering dalam berbagai konteks. Di antaranya, clustering fonem dalam bahasa tertentu, clustering emosi dalam suara manusia, dan clustering instrumen dalam musik. Bab ini dilengkapi dengan contoh kasus dan panduan implementasi yang dapat membantu pembaca memahami penerapan teknik-teknik tersebut dalam situasi nyata. Bab 5, Tantangan dan Masa Depan Clustering Data Suara mengulas tantangan yang dihadapi dalam pengolahan dan clustering data suara saat ini, serta prospek dan arah masa depan yang menjanjikan untuk bidang ini. Pembahasan mencakup aspek teknis dan non-teknis, memberikan wawasan tentang bagaimana teknologi ini akan berkembang dan apa saja peluang yang dapat dimanfaatkan.
Data Mining
DOWNLOAD
Author : Neni Purwati
language : id
Publisher: Zahira Media Publisher
Release Date : 2021-10-01
Data Mining written by Neni Purwati and has been published by Zahira Media Publisher this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2021-10-01 with Computers categories.
Judul : DATA MINING Penulis : Neni Purwati, Hendra Kurniawan, dan Sri Karnila Penerbit : Zahira Media Publisher ISBN : 978-623-6287-43-9 Jumlah Hal : xiv + 329 Halaman Ukuran Buku : 15,5 x 23 cm Abstrak : Data Mining adalah proses menemukan struktur/pola yang tidak terduga dalam data untuk memastikan proses mengeksplorasi data, bukan mengeksploitasinya. Pendapat lain mengatakan bahwa Data Mining adalah studi tentang mengumpulkan, membersihkan, memproses, menganalisis, dan mendapatkan wawasan yang berguna dari data. Ada variasi yang banyak dalam masalah, aplikasi, formulasi, dan representasi data yang ditemui dalam aplikasi. Karena itu, “Data mining” adalah istilah umum yang digunakan untuk menggambarkan berbagai aspek pemrosesan data. Ilmu yang berhubungan dengan Data Mining adalah Statistika, Machine Learning (ML), Data Science, Business Intelligence dan Big Data. Tahap persiapan data(Data Preprocessing) adalah proses yang terdiri dari beberapa langkah yaitu Feature extraction and portability, Data cleaning, Data reduction, selection, and transformation. Model Data Mining yang dibahas pada buku ini adalah Association Pattern Mining, Cluster Analysis, Outlier Analysis, dan Data Classification. Untuk pembahasan tentang Data antara lain: Data Streams, Text Data, Time Series Data, Graph Data, dan Web Data. Social Network Analysis adalah kecenderungan manusia untuk terhubung satu sama lain merupakan kebutuhan sosial yang mengakar dan menjadi latar belakang munculnya teknologi Web dan Internet, aplikasi sosial berbasis web terus berkembang dan membuat jumlah data yang terus meningkat, studi tradisional analisis jaringan sosial di bidang sosiologi mempopulerkan mekanisme yang dimungkinkan secara teknologi. Zahira Media Publisher "Teman Meraih Ilmu" Penerbit Buku di Purwokerto
The Hardness Of K Means Clustering
DOWNLOAD
Author : Sanjoy Dasgupta
language : en
Publisher:
Release Date : 2008
The Hardness Of K Means Clustering written by Sanjoy Dasgupta and has been published by this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2008 with Approximation theory categories.
We show that k-means clustering is an NP-hard optimization problem, even if k is fixed to 2.
Machine Learning Series
DOWNLOAD
Author : Dhiraj Kumar
language : en
Publisher:
Release Date : 2019
Machine Learning Series written by Dhiraj Kumar and has been published by this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2019 with categories.
Dhiraj, a data scientist and machine learning evangelist, continues his teaching of machine learning algorithms by explaining through both lecture and practice the K-Means Clustering algorithm in Python in this video series. Click here to watch all of Dhiraj Kumar's machine learning videos . Learn all about K-Means Clustering using Python and the jupyter notebook in this video series covering these seven topics: Introducing K-Means Clustering . This first topic in the K-Means Clustering series introduces this unsupervised machine learning algorithm as well as K-means clustering concepts such as centroids and inertia. K-means clustering works well when we have unlabeled data. The outputs of K-means clustering are described as well as the uses of this algorithm in areas such as customer segmentation, insurance fraud detection, and document classification. K-Means Clustering Advantages and Disadvantages . This second topic in the K-Means Clustering series covers where K-means clustering works well and where it doesn't work well. K-means clustering guarantees convergence, works well with large datasets, and provides low computation cost. Disadvantages include that it is difficult to predict the number of clusters or the value of K, can lack consistency, and has cluster shape restriction. Choosing the Value of Parameter K . This third topic in the K-Means Clustering series explains how to choose the best value for K where K is the number of clusters. The Elbow, Silhouette, and Gap Statistic methods are discussed for choosing the optimal value for K. K-Means Clustering Model in Python . This fourth topic in the K-Means Clustering series shows you how to create a K-means clustering model in Python. Practice the steps of initializing, assigning, and updating to implement this algorithm in Python using the jupyter notebook. You can implement K-means clustering using Scikit-Learn. K-Means Clustering Mini Batch . This fifth topic in the K-Means Clustering series explains how to perform mini batch clustering in Python. Learn why mini-batch is important in K-Means clustering and how it works on data sets. Follow along in this hands-on session. K-Means Clustering Evaluation Method . This sixth topic in the K-Means Clustering series explains how to perform the K-Means Clustering Evaluation Method. Practice applying four evaluation methods: Sum of Squared Error Method, Scatter Criteria, Rand Index, and the Precision Recall Measure. K-Means Clustering Predict...
Data Clustering
DOWNLOAD
Author : Charu C. Aggarwal
language : en
Publisher: CRC Press
Release Date : 2013-08-21
Data Clustering written by Charu C. Aggarwal and has been published by CRC Press this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2013-08-21 with Business & Economics categories.
Research on the problem of clustering tends to be fragmented across the pattern recognition, database, data mining, and machine learning communities. Addressing this problem in a unified way, Data Clustering: Algorithms and Applications provides complete coverage of the entire area of clustering, from basic methods to more refined and complex data clustering approaches. It pays special attention to recent issues in graphs, social networks, and other domains. The book focuses on three primary aspects of data clustering: Methods, describing key techniques commonly used for clustering, such as feature selection, agglomerative clustering, partitional clustering, density-based clustering, probabilistic clustering, grid-based clustering, spectral clustering, and nonnegative matrix factorization Domains, covering methods used for different domains of data, such as categorical data, text data, multimedia data, graph data, biological data, stream data, uncertain data, time series clustering, high-dimensional clustering, and big data Variations and Insights, discussing important variations of the clustering process, such as semisupervised clustering, interactive clustering, multiview clustering, cluster ensembles, and cluster validation In this book, top researchers from around the world explore the characteristics of clustering problems in a variety of application areas. They also explain how to glean detailed insight from the clustering process—including how to verify the quality of the underlying clusters—through supervision, human intervention, or the automated generation of alternative clusters.