Kombinasi Feature Selection Fisher Score dan Principal Component Analysis (PCA) untuk Klasifikasi Cervix Dysplasia
Pengamatan citra Pap Smear merupakan langkah yang sangat penting dalam mendiagnosis awal terhadap gangguan servik. Pengamatan tersebut membutuhkan sumber daya yang besar. Dalam hal ini machine learning dapat mengatasi masalah tersebut. Akan tetapi, keakuratan machine learning bergantung pada fitur...
Saved in:
Main Authors: | Krisan Aprian Widagdo, Kusworo Adi, Rahmat Gernowo |
---|---|
Format: | Article |
Language: | Indonesian |
Published: |
University of Brawijaya
2020-05-01
|
Series: | Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer |
Online Access: | https://jtiik.ub.ac.id/index.php/jtiik/article/view/2987 |
Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
Similar Items
-
Analisis Perilaku Entitas untuk Pendeteksian Serangan Internal Menggunakan Kombinasi Model Prediksi Memori dan Metode PCA
by: Rahmat - Budiarto, et al.
Published: (2023-12-01) -
Application of Principal Component Analysis for Steel Material Components
by: Miran Othman Tofiq, et al.
Published: (2022-12-01) -
Klasifikasi Aktivitas Manusia Menggunakan Algoritme Computed Input Weight Extreme Learning Machine dengan Reduksi Dimensi Principal Component Analysis
by: M. Sofyan Irwanto, et al.
Published: (2022-12-01) -
Kombinasi K-NN dan Gradient Boosted Trees untuk Klasifikasi Penerima Program Bantuan Sosial
by: Elly Firasari, et al.
Published: (2020-12-01) -
Improving stroke risk prediction by integrating XGBoost, optimized principal component analysis, and explainable artificial intelligence
by: Lesia Mochurad, et al.
Published: (2025-02-01)