Text

Data mining: konsep dan aplikasi menggunakan Matlab

---

Daftar isi:
Bab 1 Pendahuluan
Bab 2 Set data
Bab 3 Pemroseasan awal data
Bab 4 Klasifikasi: Metode-metode pilihan
Bab 5 Analisis kelompok: metode-metode pilihan
Bab 6 Deteksi anomali
Bab 7 Analisi asosiasi

BOOK REVIEW :
Ada empat bagian utama dalam data mining yang menjadi kekuatan buku ini, yaitu bab mengenai klasifikasi, analisis kelompok, deteksi anomali, dan analisis asosiasi. Metode - metode klasifikasi yang dibahasa meliputi K-Nearest Neighbor, Naive Bayes, Perceptron, MLP Backpropagation, Support Vector Machine, dan Fuzzy K-Nearest Neighbor. Metode - metode analisis kelompok yang dibahas meliputi K-Means, Hierarchical, DBSCAN, Fuzzy C-Means, dan Self-Organizing Map. Metode - metode deteksi anomali yang dibahas meliputi K-Nearest Neighbor, DBSCAN, dan Outliner Removal Clustering. Sementara metode analisis asosiasi yang dibahas adalah Apriori. Semuanya dibahas secara jelas dan lengkap dengan contoh implementasinya dengan MATLAB. Tidak ketinggalan, pembahasan pemrosesan awal sebagai tahap permulaan pengolahan data juga dibahas, seperti Principal Component Analysis dan Singular Value Decomposition. Dua metode tersebut sudah digunakan secara luas sebagai tahap awal pemrosesan data, disertai contoh penerapannya pada data nyata.

---

Availability

160187

510.285 53 EKO d

My Library

Available

Detail Information

Series Title

-

Call Number

510.285 53 EKO d

Publisher

Andi : yogyakarta., 2012

Collation

xxiv, 360 hlm.; 23 cm

Language

Indonesia

ISBN/ISSN

978-979-29-3282-9

Classification

510.285 53

Content Type

-

Media Type

-

Carrier Type

-

Edition

Edisi 1

Subject(s)

NUMERICAL ANALYSIS -- DATA PROCESSING

Specific Detail Info

-

Statement of Responsibility

-

Other version/related

File Attachment

Comments

---

You must be logged in to post a comment