yusufslhn / machinelearning_pnn Goto Github PK

Mochamad Yusuf Solihin 1301150020
IF 3906

Tata Cara menjalankan program yang saya buat :
1. Download file Tugas ('Tugas 1.3 Mochamad Yusuf Solihin 1301150020 IF3906.rar')
2. kemudian extract file yang telah didownload tadi 
3. buka program matlab *karena saya menggunakan bahasa matlab
4. setelah program matlab nya terbuka, ubah path nya menjadi path tempat file yang telah diextract, misal : (' D:\1. Data\Telkom University\1. Kuliah\Semester 6\Machine Learning\Tugas 1.3 Mochamad Yusuf Solihin 1301150020 IF3906 ')
5. buka seluruh file .m ('fungsiPNN.m'),('fungsidelta.m'),('fungsiPNNbuattesting.m'),('tugasProgram1.m'),('coba_di_data_train.m')
6. setelah dibuka semua file .m nya, maka kita sudah punya 5 file yang masing masing memiliki fungsi yang berbeda
7. untuk melakukan training dan mencari nilai akurasi dari 100 data train dan 50 data train yang dijadikan data test, maka coba di RUN file ('coba_di_data_train.m')
8. maka didapatkan hasil pesebaran data nya (scatter plot) nya dan tingkat akurasi untuk data training tadi
9. setelah selesai mengamati hasilnya, jika ingin coba ke pengujian.. coba tuliskan syntax pada Command Window 'clc' dan 'clear' tanpa petik, artinya clc adalah agar hasil yg keluar pada comand window hilang, sedang clear untuk menghapus data data pada Workspase

untuk pengujian pada data_test_PNN.txt  :
1. lakukan step yang sama dari step 1-6
2. RUN file ('tugasProgram1.m')
3. maka akan keluar scatter plot yang menunjukan data test dan data training yang sudah tergabung menjadi 1 scatter untuk mengamati titik-titik yang ditunjukan pada data test
4. untuk melihat nama kelas pada data test, silahkan buka file 'prediksi.txt'

note: untuk menggerakan persebaran datanya, silahkan gunakan tools 'rotate 3d' dan 'pan' pada tool bar scatter nya 

Sekian tutorial menggunakan program yang telah saya buat semoga bermanfaat dan nilainya memuaskan :) aamiin allahumma aamiin....
Assalamualaikum Wr. Wb.