IKG2B3/METODE KOMPUTASI

Presentasi berjudul: "IKG2B3/METODE KOMPUTASI"— Transcript presentasi:

1 IKG2B3/METODE KOMPUTASI
Author : Deni Saepudin KK Pemodelan dan Simulasi Kuliah #12 Optimasi dengan Konstrain Pertidaksamaan 11/14/2018

2 Model linear classifier
Andaikan diberikan data training yang linearly separable menjadi dua kelas, yaitu A dan B. Terdapat banyak sekali hyperplane yang memisahkan kedua kelas dari data. Mana yang dipilih? Bagaimana menemukan hyperplane terbaik yang memisahkan kedua himpunan dengan margin terbesar? Margin: jarak hyperplane ke titik terdekat dari kedua himpunan Dalam 2 dimensi, hyperplane  garis Dalam 3 dimensi, hyperplane  bidang

3 Hyperplane terbaik (2 dimensi)
Persamaan hyperplane (garis) g: w1x1+w2x2+b=0 Agar g memisahkan kelas A dan B, maka dapat dipilih w1,w2 dan b sehingga w1x1(i)+w2x2(i)+b>0 utk (x1(i),x2(i)) A w1x1(i)+w2x2(i)+b<0 utk (x1(i),x2(i)) B Andaikan (x1+,x2+) dan (x1-,x2-) masing-masing titik terdekat dari kelas A dan B terhadap g.Tanpa mengurangi keumuman, dapat dipilih: w1x1++w2x2++b=1 dan w1x1-+w2x2-+b=-1 dan w1x1(i)+w2x2(i)+b  1 utk (x1(i),y1(i)) A w1x1(i)+w2x2(i)+b  -1 utk (x1(i),y1(i)) B

4 Hyperplane terbaik (2 dimensi)
Maka jarak garis g ke titik (x1+,x2+) dan (x1-,x2-) adalah Definisikan: maka (w1x1(i)+w2x2(i)+b)yi  1, untuk I = 1, 2, …, N

5 Constrained Opt. Problem
Masalah Penentuan Hyperplane terbaik: Ekivalen dengan

6 Constrained Opt. Problem
Masalah Penentuan Hyperplane terbaik: Ekivalen dengan

7 11/14/2018