Aplikasi Principle Component Analysis dan Directed Principal Component untuk Pemetaan Alterasi Hidrotermal menggunakan Citra ASTER di Kecamatan Kokap, Kulon Progo
نویسندگان
چکیده
منابع مشابه
Fusi Citra Satelit Multi-temporal Dengan Non-iteratif Psedopolar Fourier Transform
Pembuatan peta dari citra satelit biasanya mengalami kesulitan jika hanya memakai sebuah citra. Hal ini dikarenakan seringnya muncul gangguan (misalnya berupa awan) yang berada di atas suatu wilayah. Biasanya, para ahli geografi melakukan fusi citra satelit multi-temporal untuk membuat peta wilayah yang terbebas dari gangguan tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan fusi pada citra sa...
متن کاملDirected Principal Component Analysis
We consider a problem involving estimation of a high-dimensional covariance matrix that is the sum of a diagonal matrix and a low-rank matrix, and making a decision based on the resulting estimate. Such problems arise, for example, in portfolio management, where a common approach employs principal component analysis (PCA) to estimate factors used in constructing the low-rank term of the covaria...
متن کاملPrincipal Component Projection Without Principal Component Analysis
We show how to efficiently project a vector onto the top principal components of a matrix, without explicitly computing these components. Specifically, we introduce an iterative algorithm that provably computes the projection using few calls to any black-box routine for ridge regression. By avoiding explicit principal component analysis (PCA), our algorithm is the first with no runtime dependen...
متن کاملAplikasi belajar membaca iqro' berbasis mobile
Abstrak Kemajuan Ilmu Pengetahuan dan Teknologi (IPTEK) hendaklah diikuti dengan Iman dan Takwa (IMTAK), sangat disayangkan, jika masih banyak masyarakat yang belum bisa membaca huruf hijaiyah yang merupakan dasar dari Al-Qur’an. Masyarakat sekarang telah disibukkan dengan berbagai aktipitas sehingga mereka sulit untuk belajar dengan Ustad atau Ustadza mengenai huruf hijaiyah. Untuk mengatasi m...
متن کاملCompression of Breast Cancer Images By Principal Component Analysis
The principle of dimensionality reduction with PCA is the representation of the dataset ‘X’in terms of eigenvectors ei ∈ RN of its covariance matrix. The eigenvectors oriented in the direction with the maximum variance of X in RN carry the most relevant information of X. These eigenvectors are called principal components [8]. Ass...
متن کاملذخیره در منابع من
با ذخیره ی این منبع در منابع من، دسترسی به آن را برای استفاده های بعدی آسان تر کنید
ژورنال
عنوان ژورنال: Jurnal Geologi dan Sumberdaya Mineral
سال: 2019
ISSN: 2549-4759,0853-9634
DOI: 10.33332/jgsm.geologi.v20i3.437