Laporkan Masalah

KLASIFIKASI MENGGUNAKAN REGRESI KOMPONEN UTAMA KERNEL

ISMAIL DJAKARIA, DRS.,M.SI., Prof. Drs. Suryo Guritno, M.Stats., Ph.D.; Prof. Dr. Sri Haryatmi Kartiko, M.Sc.

2015 | Disertasi | S3 Matematika

Disertasi ini menguraikan secara singkat tentang analisis komponen utama (AKU) dan analisis komponen utama kernel (AKUK). Penelitian dalam disertasi ini bertujuan untuk mengkaji dan mengembangkan metode pembentukan regresi komponen utama kernel (RKUK). Untuk kepentingan penggunaan AKUK ini, dipilih kernel Gaussian (radial basis function, RBF) dengan beberapa parameter sigma pilihan. Model RKUK ini kemudian digunakan untuk mengklasifikasi data citra remote sensing hiperion, melalui fungsi sign. Untuk setiap data uji, fungsi klasifikasi dapat bernilai positif atau negatif. Jika fungsi klasifikasi bernilai positif, maka data uji itu termasuk dalam kelas +1, dan sebaliknya, jika fungsi klasifikasi bernilai negatif, maka suatu data uji dimaksud termuat dalam -­1. Dalam penelitian ini dibentuk model RKUK, kemudian mengkaji estimator parameter dalam model. Penyelidikan selanjutnya dilakukan terhadap sifat-sifat estimator parameter ini, berupa linear, takbias, dan terbaik atau BLUE. Di samping itu, dilakukan modifikasi terhadap fungsi klasifikasi, dengan memindahkan vektor nilai fungsi ke suatu arah dengan delta < 0 untuk mendapat kinerja klasifikasi yang maksimal sesuai standar 85%.

This thesis briefly describe of principal component analysis (PCA) and kernel principal component analysis (KPCA). The research in this thesis to assess and develop a forming method the regression kernel principal component (KPCR). For the purposes of using kernel principal component analysis, Gaussian kernel (radial basis function, RBF) selected with several parameters, sigma. The KPCR models is then used to classify the hyperion remote sensing image data with the sign function. For each test data set, the classification function can be positive or negative values. If the classification function is positive, then the test data sets were belongs to the class +1, and conversely, the classification function is negative, then the test data sets were belongs to a class -1. In this study formed the KPCR model, and then to searching parameter estimators in model. Furthermore, studies carried out on the properties of these parameter estimators, such as the best linera unbiased estimator (BLUE). In addition, the modification of the functions of classification, by moving the vector function value direction negative of delta < 0 to obtain the maximum performance of classification according to the standard of 85%.

Kata Kunci : kernel principal component analysis, kernel principal component regression model, classification, parameter estimators, BLUE

  1. S3-2015-235703-title.pdf