IJAINIJAIN
International Journal of Advances in Intelligent InformaticsInternational Journal of Advances in Intelligent InformaticsThis study aimed to compare the accuracy of two algorithms, hierarchical cluster and K-Means cluster, using ACFs distance for clustering stationary and non-stationary time series data. This research uses both simulation and real datasets. The simulation generates 7 stationary data models and another 7 of non-stationary data models. On the other hands, the real dataset is the daily temperature data in 34 cities in Indonesia. As a result, K-Means algorithm has the highest accuracy for both data models.
The experiment on simulated data and real dataset showed that the K-Means algorithm has the highest accuracy in both data models, stationary and non-stationary data.Specifically, the K-Means algorithm achieved an accuracy of 84.13286% in the simulated data and 85.Therefore, it can be concluded that K-Means is the best algorithm for classifying stationary and non-stationary time series data.
Further research could investigate the application of deep learning techniques, such as recurrent neural networks (RNNs) or long short-term memory (LSTM) networks, to improve the accuracy of classifying stationary and non-stationary time series data, moving beyond traditional clustering approaches. Moreover, future studies could explore the integration of domain knowledge, such as meteorological factors in the case of temperature data, into the clustering process to enhance the interpretability and relevance of the results. Specifically, examining the impact of feature engineering—creating new variables from existing ones—on clustering performance could prove valuable. Additionally, investigating the robustness of these algorithms to different data preprocessing techniques, like normalization or standardization, will be helpful. Finally, research could address the challenges of scaling these methods to very large datasets by exploring the use of distributed computing frameworks or approximate clustering algorithms.
| File size | 749.28 KB |
| Pages | 7 |
| DMCA | Report |
Related /
PIPI Prediksi harga satu hari ke depan yang dihasilkan model menunjukkan nilai Rp 4. 097,00. Visualisasi residual menunjukkan sebaran kesalahan yang stabilPrediksi harga satu hari ke depan yang dihasilkan model menunjukkan nilai Rp 4. 097,00. Visualisasi residual menunjukkan sebaran kesalahan yang stabil
ILMUBERSAMAILMUBERSAMA Model Convolutional Neural Network (CNN) mampu mengklasifikasikan jenis jerawat pada citra wajah dengan akurasi sebesar 88%. Akurasi yang diperoleh sangatModel Convolutional Neural Network (CNN) mampu mengklasifikasikan jenis jerawat pada citra wajah dengan akurasi sebesar 88%. Akurasi yang diperoleh sangat
E GREENATIONE GREENATION Penelitian ini mengeksplorasi persepsi kaum muda berusia 18-30 tahun di Ahmedabad, India, terhadap adopsi kendaraan listrik (EV). Pendekatan kuantitatifPenelitian ini mengeksplorasi persepsi kaum muda berusia 18-30 tahun di Ahmedabad, India, terhadap adopsi kendaraan listrik (EV). Pendekatan kuantitatif
UTMUTM Makalah ini mengeksplorasi karakteristik utama setiap filosofi, memberikan contoh-contoh dunia nyata, dan membahas aplikasi serta implikasinya yang spesifikMakalah ini mengeksplorasi karakteristik utama setiap filosofi, memberikan contoh-contoh dunia nyata, dan membahas aplikasi serta implikasinya yang spesifik
UNIMALUNIMAL Penelitian ini memanfaatkan Category ID 0-5. Sekitar 2. 845 data telah diproses sesuai dengan persyaratan untuk pengujian. Data dibagi menjadi dua bagian,Penelitian ini memanfaatkan Category ID 0-5. Sekitar 2. 845 data telah diproses sesuai dengan persyaratan untuk pengujian. Data dibagi menjadi dua bagian,
UNIMALUNIMAL Geothermal energy or geothermal energy is a competitive alternative energy because it is available in very large potential, can be used in the long term,Geothermal energy or geothermal energy is a competitive alternative energy because it is available in very large potential, can be used in the long term,
UNIMALUNIMAL This research was conducted to design a zero-carbon renewable hybrid energy innovation that can preserve the environment and improve the communitys economyThis research was conducted to design a zero-carbon renewable hybrid energy innovation that can preserve the environment and improve the communitys economy
STMIKJAYAKARTASTMIKJAYAKARTA 264) menggunakan metode Multi Factor Evaluation Process (MFEP). Dua maskapai lain yang direkomendasikan adalah Emirates (4. Di sisi lain, Lion Air menempati264) menggunakan metode Multi Factor Evaluation Process (MFEP). Dua maskapai lain yang direkomendasikan adalah Emirates (4. Di sisi lain, Lion Air menempati
Useful /
PIPI Namun, keterbatasannya meliputi prediksi satu periode ke depan serta kurangnya integrasi dengan sistem POS atau ERP, sehingga disarankan pengembangan keNamun, keterbatasannya meliputi prediksi satu periode ke depan serta kurangnya integrasi dengan sistem POS atau ERP, sehingga disarankan pengembangan ke
PIPI Penelitian ini menghasilkan sistem informasi akademik berbasis web yang berhasil menyelesaikan masalah administrasi dan manajemen data akademik di MTsPenelitian ini menghasilkan sistem informasi akademik berbasis web yang berhasil menyelesaikan masalah administrasi dan manajemen data akademik di MTs
NUSANTARAGLOBALNUSANTARAGLOBAL Secara keseluruhan, daya serap siswa berada pada kategori baik, menunjukkan efektivitas proses pembelajaran, dengan keterampilan dasar yang lebih dominanSecara keseluruhan, daya serap siswa berada pada kategori baik, menunjukkan efektivitas proses pembelajaran, dengan keterampilan dasar yang lebih dominan
NUSANTARAGLOBALNUSANTARAGLOBAL Modul dikatakan layak karena telah melalui beberapa uji kelayakan. Berdasarkan uji kelayakan, modul dikategorikan layak yang didukung dengan hasil perhitunganModul dikatakan layak karena telah melalui beberapa uji kelayakan. Berdasarkan uji kelayakan, modul dikategorikan layak yang didukung dengan hasil perhitungan