Penggunaan Kernel PCA Gaussian dalam Penyelesaian Plot Multivariat Non Linier

Bernhard Wongkar
John Kekenusa
Hanny Komalig

d'Cartesian: Jurnal Matematika dan Aplikasi
Vol. 4 No. 2 (2015): September 2015

Analisis Komponen Utama merupakan salah satu analisis peubah ganda yang digunakan untuk mentransformasi data secara linier sehingga terbentuk sistem koordinat baru. Untuk menyelesaikan masalah data yang tidak linier digunakan Kernel PCA. Penelitian dilakukan untuk menyelesaikan masalah plot multivariate non linier menggunakan Kernel PCA dengan fungsi Gaussian, terutama masalah data non linier yang berkelompok  secara melingkar dalam dua dimensi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Kernel PCA dengan fungsi Gaussian dengan menggunakan parameter 0,1; 0,5; 1; 1,5  dapat melakukan pengelompokkan pada data tersebut, yang mana tidak dapat dikelompokkan PCA linier Kata kunci : Gaussian, Kernel PCA, Pengelompokkan, Plot Multivariat