Makalah membahas tentang Kohohenen pada DAta mining
Clustering merupakan suatu proses untuk mengelompokkan kumpulan objek-objek fisik atau objek-objek abstrak ke dalam kelas-kelas objek yang similar (mirip). Cluster adalah kumpulan dari objek atau data yang mempunyai kemiripan satu dengan yang lain dalam cluster yang sama dan tidak mirip dengan objek dalam cluster yang berbeda. Secara prinsip cluster merupakan kumpulan dari objek data yang mempunyai kemiripan berdasarkan karakteristik tertentu (karakteristik disini bisa kombinasi dari atribut tertentu tergantung user) kemudian melakukan pengelompokan jika dianggap mirip. Suatu cluster dari objek data dapat diperlakukan secara kolektif sebagai satu group dalam berbagai aplikasi.
Terdapat beberapa algoritma yang digunakan didalam mengumpulkan atau mengelompokan suatu data sehingga didalam setiap object dalam satu kelompok data mirip akan tetapi tidak mirip dengan kelompok yang lainnya. Algoritma clustering yang meliputi K-Means, K-Medoids, DBSCAN dan lainnya yang digunakan didalam menyelesaikan permaslahan pengelompokan data
Kohonen adalah merupakan algoritma jaringan pcerdas dengan kategori pembelajaran secara kompetitif dan bersifat unsupervised. Sistem secara otomatis dapatmelakukan pengelompokan atau klasifikasi tanpamenggunakan pembelajaran dengan pasangan dataterlebih dahulu.Secara umum, pembaruan nilai bobot adalahberdasar nilai jarak terkecil dari bobot terhadap nilai datamasukan. Pembaruan dilakukan hanya pada bobot yang berhubungan dengan node yang terdekat
Kohonen adalah merupakan algoritma jaringan pcerdas dengan kategori pembelajaran secara kompetitif dan bersifat unsupervised. Sistem secara otomatis dapatmelakukan pengelompokan atau klasifikasi tanpamenggunakan pembelajaran dengan pasangan dataterlebih dahulu.Secara umum, pembaruan nilai bobot adalahberdasar nilai jarak terkecil dari bobot terhadap nilai datamasukan. Pembaruan dilakukan hanya pada bobot yang berhubungan dengan node yang terdekat
Kohonen adalah merupakan algoritma jaringan pcerdas dengan kategori pembelajaran secara kompetitif dan bersifat unsupervised. Sistem secara otomatis dapatmelakukan pengelompokan atau klasifikasi tanpamenggunakan pembelajaran dengan pasangan dataterlebih dahulu.Secara umum, pembaruan nilai bobot adalahberdasar nilai jarak terkecil dari bobot terhadap nilai datamasukan. Pembaruan dilakukan hanya pada bobot yang berhubungan dengan node yang terdekat
Kohonen adalah merupakan algoritma jaringan pcerdas dengan kategori pembelajaran secara kompetitif dan bersifat unsupervised. Sistem secara otomatis dapatmelakukan pengelompokan atau klasifikasi tanpamenggunakan pembelajaran dengan pasangan dataterlebih dahulu.Secara umum, pembaruan nilai bobot adalahberdasar nilai jarak terkecil dari bobot terhadap nilai datamasukan. Pembaruan dilakukan hanya pada bobot yang berhubungan dengan node yang terdekat
Kohonen adalah merupakan algoritma jaringan pcerdas dengan kategori pembelajaran secara kompetitif
Aturan Pembelajaran Perceptron
Tujuan
Salah satu pertanyaan kita yang muncul adalah: "Bagaimana kita menentukan Matrik bobot dan
bias untuk jaringan perceptron dengan banyak input, dimana adalah mustahil untuk
memvisualisasikan batasan-batasan keputusan?” Dalam bab ini kita akan menggambarkan suatu algoritma
untuk pelatihan jaringan perceptron, sehingga mereka dapat belajar untuk memecahkan masalah
klasifikasi. Kita akan mulai dengan menjelaskan apa yang dimaksud dengan aturan belajar
(learning rule) dan akan belajar mengembangkan aturan perceptron. Kami akan menyimpulkan
dengan mendiskusikan keuntungan dan keterbatasan dari jaringan single - layer perceptron.
Diskusi ini akan membawa kita ke dalam bab-bab selanjutnya.
Teori dan Contoh
Pada tahun 1943, Warren McCulloch dan Walter Pitts memperkenalkan salah satu artificial
neurons [McPi43]. Fitur utama dari model neuron mereka adalah bahwa jumlah bobot sinyal
input dibandingkan dengan ambang batas untuk menentukan neuron output. Ketika jumlah lebih
besar dari atau sama dengan ambang batas, output adalah 1. Ketika jumlah kurang dari ambang
batas, keluaran adalah 0. Mereka tetap meneruskan penelitian dengan menunjukkan bahwa
jaringan neuron ini pada prinsipnya bisa menghitung setiap fungsi aritmetika atau logika. Tidak
seperti jaringan biologis, parameters jaringan mereka harus dirancang, karena tidak ada metode
pelatihan yang tersedia. Namun, hubungan yang dirasakan antara biologi dan komputer digital
menghasilkan banyak minat
Pada akhir 1950-an, Frank Rosenblatt dan beberapa peneliti lain mengembangkan suatu kelas
jaringan saraf yang disebut Perceptrons. Neuron dalam jaringan yang mirip dengan McCulloch
dan pitts. Kunci kontribusi Rosenblatt adalah pengenalan aturan belajar untuk pelatihan jaringan
perceptron untuk memecahkan masalah pengenalan pola [Rose58]. Ia membuktikan bahwa
aturan belajarnya akan selalu bertemu untuk bobot jaringan yang benar, jika bobot yang ada
memecahkan masalah.
Makalah membahas tentang Kohohenen pada DAta mining
Clustering merupakan suatu proses untuk mengelompokkan kumpulan objek-objek fisik atau objek-objek abstrak ke dalam kelas-kelas objek yang similar (mirip). Cluster adalah kumpulan dari objek atau data yang mempunyai kemiripan satu dengan yang lain dalam cluster yang sama dan tidak mirip dengan objek dalam cluster yang berbeda. Secara prinsip cluster merupakan kumpulan dari objek data yang mempunyai kemiripan berdasarkan karakteristik tertentu (karakteristik disini bisa kombinasi dari atribut tertentu tergantung user) kemudian melakukan pengelompokan jika dianggap mirip. Suatu cluster dari objek data dapat diperlakukan secara kolektif sebagai satu group dalam berbagai aplikasi.
Terdapat beberapa algoritma yang digunakan didalam mengumpulkan atau mengelompokan suatu data sehingga didalam setiap object dalam satu kelompok data mirip akan tetapi tidak mirip dengan kelompok yang lainnya. Algoritma clustering yang meliputi K-Means, K-Medoids, DBSCAN dan lainnya yang digunakan didalam menyelesaikan permaslahan pengelompokan data
Kohonen adalah merupakan algoritma jaringan pcerdas dengan kategori pembelajaran secara kompetitif dan bersifat unsupervised. Sistem secara otomatis dapatmelakukan pengelompokan atau klasifikasi tanpamenggunakan pembelajaran dengan pasangan dataterlebih dahulu.Secara umum, pembaruan nilai bobot adalahberdasar nilai jarak terkecil dari bobot terhadap nilai datamasukan. Pembaruan dilakukan hanya pada bobot yang berhubungan dengan node yang terdekat
Kohonen adalah merupakan algoritma jaringan pcerdas dengan kategori pembelajaran secara kompetitif dan bersifat unsupervised. Sistem secara otomatis dapatmelakukan pengelompokan atau klasifikasi tanpamenggunakan pembelajaran dengan pasangan dataterlebih dahulu.Secara umum, pembaruan nilai bobot adalahberdasar nilai jarak terkecil dari bobot terhadap nilai datamasukan. Pembaruan dilakukan hanya pada bobot yang berhubungan dengan node yang terdekat
Kohonen adalah merupakan algoritma jaringan pcerdas dengan kategori pembelajaran secara kompetitif dan bersifat unsupervised. Sistem secara otomatis dapatmelakukan pengelompokan atau klasifikasi tanpamenggunakan pembelajaran dengan pasangan dataterlebih dahulu.Secara umum, pembaruan nilai bobot adalahberdasar nilai jarak terkecil dari bobot terhadap nilai datamasukan. Pembaruan dilakukan hanya pada bobot yang berhubungan dengan node yang terdekat
Kohonen adalah merupakan algoritma jaringan pcerdas dengan kategori pembelajaran secara kompetitif dan bersifat unsupervised. Sistem secara otomatis dapatmelakukan pengelompokan atau klasifikasi tanpamenggunakan pembelajaran dengan pasangan dataterlebih dahulu.Secara umum, pembaruan nilai bobot adalahberdasar nilai jarak terkecil dari bobot terhadap nilai datamasukan. Pembaruan dilakukan hanya pada bobot yang berhubungan dengan node yang terdekat
Kohonen adalah merupakan algoritma jaringan pcerdas dengan kategori pembelajaran secara kompetitif
Aturan Pembelajaran Perceptron
Tujuan
Salah satu pertanyaan kita yang muncul adalah: "Bagaimana kita menentukan Matrik bobot dan
bias untuk jaringan perceptron dengan banyak input, dimana adalah mustahil untuk
memvisualisasikan batasan-batasan keputusan?” Dalam bab ini kita akan menggambarkan suatu algoritma
untuk pelatihan jaringan perceptron, sehingga mereka dapat belajar untuk memecahkan masalah
klasifikasi. Kita akan mulai dengan menjelaskan apa yang dimaksud dengan aturan belajar
(learning rule) dan akan belajar mengembangkan aturan perceptron. Kami akan menyimpulkan
dengan mendiskusikan keuntungan dan keterbatasan dari jaringan single - layer perceptron.
Diskusi ini akan membawa kita ke dalam bab-bab selanjutnya.
Teori dan Contoh
Pada tahun 1943, Warren McCulloch dan Walter Pitts memperkenalkan salah satu artificial
neurons [McPi43]. Fitur utama dari model neuron mereka adalah bahwa jumlah bobot sinyal
input dibandingkan dengan ambang batas untuk menentukan neuron output. Ketika jumlah lebih
besar dari atau sama dengan ambang batas, output adalah 1. Ketika jumlah kurang dari ambang
batas, keluaran adalah 0. Mereka tetap meneruskan penelitian dengan menunjukkan bahwa
jaringan neuron ini pada prinsipnya bisa menghitung setiap fungsi aritmetika atau logika. Tidak
seperti jaringan biologis, parameters jaringan mereka harus dirancang, karena tidak ada metode
pelatihan yang tersedia. Namun, hubungan yang dirasakan antara biologi dan komputer digital
menghasilkan banyak minat
Pada akhir 1950-an, Frank Rosenblatt dan beberapa peneliti lain mengembangkan suatu kelas
jaringan saraf yang disebut Perceptrons. Neuron dalam jaringan yang mirip dengan McCulloch
dan pitts. Kunci kontribusi Rosenblatt adalah pengenalan aturan belajar untuk pelatihan jaringan
perceptron untuk memecahkan masalah pengenalan pola [Rose58]. Ia membuktikan bahwa
aturan belajarnya akan selalu bertemu untuk bobot jaringan yang benar, jika bobot yang ada
memecahkan masalah.
2. Algoritma Feedforward Neural Network
Algoritma Feedforward Neural Network
merupakan bentuk neural network yang paling
sederhana karena informasi hanya diproses
dalam satu arah. Data dapat melewati
beberapa hidden node, namun selalu bergerak
dalam satu arah dan tidak pernah mundur ke
belakang.
Dengan kata lain, jaringan saraf
Feedforward hanya memungkinkan sinyal
untuk melakukan perjalanan melalui satu
jalur saja, yakni dari input ke output. Tidak
ada koneksi umpan balik dari output ke
dirinya sendiri (loop).
3. Arsitektur Feedfoward Neural Network
Arsitektur Feedfoward Neural Network terdiri atas
input layer, hidden layer, dan output layer.
Lapisan paling kiri disebut input layer, dan
neuron di dalam lapisan ini disebut input
neuron. Lapisan paling kanan adalah output
layer yang berisi output neuron. Lapisan
tengah disebut hidden layer, karena neuron
pada lapisan ini bukan merupakan input
maupun output.
4. Input layer: Lapisan ini terdiri dari neuron yang menerima input dan meneruskannya ke lapisan
lain. Jumlah neuron pada lapisan input harus sama dengan atribut atau fitur dalam dataset.
Bobot neuron: Bobot mengacu pada kekuatan atau amplitudo koneksi antara dua neuron. Nilai
bobot ini sering diinisialisasi ke nilai acak kecil, seperti nilai dalam rentang 0 hingga 1.
Hidden layer: Merupakan lapisan yang berada di antara lapisan input dan output. Lapisan ini
berisi beberapa neuron yang menerapkan transformasi ke neuron input sebelum melewatinya.
Saat jaringan dilakukan training, nilai bobot diperbarui agar lebih prediktif.
Output layer: Merupakan lapisan keluaran yang berisi hasil fitur yang telah diprediksi. Keluaran
yang dihasilkan bergantung pada jenis model yang kita buat.
5. Cara Kerja Algoritma Feedforward Neural Network
Perkalian bobot dan masukan
Menambahkan bias
Mencari nilai output dengan mengalikan matrik yang didapat dengan
matrik bernilai 1