Data Mining Model Self-Organizing Maps (SOMs)
Sylvia Jane Annatje SumarauwDeskripsi ebook
### Sinopsis Singkat Data Mining Model Self-Organizing Maps (SOMs) adalah karya yang menjelaskan metode analisis data yang efektif melalui pendekatan Self-Organizing Maps. Buku ini memulai dengan penjelasan teori dasar tentang hak cipta dan pidana terkait, sebelum beralih ke data mining sebagai alat utama dalam mengelola informasi besar. Kajian mendalam tentang neural network dipaparkan, dengan fokus pada Kohonen Maps atau Self-Organizing Maps (SOMs) sebagai model unsupervised yang paling populer. SOMs dijelaskan dari sisi teoritis hingga praktis, termasuk proses pengolahan data, instalasi, dan implementasi menggunakan SOM Toolbox. Buku ini memberikan contoh aplikasi real dalam bentuk beberapa studi kasus, membantu pembaca memahami bagaimana Self-Organizing Maps dapat digunakan untuk mengelompokkan data yang kompleks dan multidimensi. Proses transformasi dan visualisasi pola-pola dalam klaster-klaster menjadi lebih mudah dan efisien melalui pendekatan ini. Pada akhirnya, buku ini adalah panduan praktis bagi peneliti yang tertarik dengan data mining, neural network, dan khususnya Self-Organizing Maps (SOMs), serta dapat digunakan untuk merancang dan menganalisis klaster dalam berbagai aplikasi. --- Sinopsis singkat di atas dirumuskan berdasarkan konten buku yang diberikan, mencakup pokok-pokok utama dan tujuan penulis.
Sinopsis ebook
Buku ini memberikan contoh menggunakan beberapa studi kasus bagaimana mengelompokkan data yang kompleks multidimensi mentransformasikan dan memvisualisasikan kemiripan antara pola pola dalam klaster klaster menggunakan Self Organizing Maps SOMs Pembahasan dimulai dari preprocessing data cara instalasi dan menjalankan SOM SOM Toolbox Requirements
Detail Buku
| Jumlah Halaman | 123 |
|---|---|
| Kategori | Komputer |
| Penerbit | Bintang Semesta Media |
| Tahun Terbit | 2022 |
| ISBN | 978-623-8015-88-7 |
| eISBN | 978-623-190-402-7 |