Library dplyr Pada bahasa R menyediakan fungsi untuk meudahkan melakukan manipulasi data, termasuk mengambil sampel acak dari data.

tabel frekuensi adalah suatu tabel yang menunjukkan jumlah kemunculan setiap nilai pada suatu variabel. Menggunakan paket dplyr dalam bahasa pemrograman R, kita dapat dengan mudah membuat tabel frekuensi berdasarkan kelompok data.

Analisis dengan satu tabel mengacu pada proses memanipulasi dan menganalisis data yang terdapat dalam satu tabel tunggal menggunakan paket dplyr dalam bahasa pemrograman R. Paket dplyr adalah salah satu paket yang populer dalam R untuk memanipulasi dan menyederhanakan operasi pada data frame.

Data.matrix()fungsi dalam Bahasa R digunakan untuk membuat matriks dengan mengubah semua nilai Bingkai Data menjadi mode numerik dan kemudian mengikatnya sebagai matriks.

Dekomposisi Cholesky adalah suatu faktorisasi matriks alternatif yang menghasilkan hasil perkalian matriks L dengan transpose konjugatnya, L^T, sehingga A = LL^T. Dalam konteks ini, penulis hanya berurusan dengan matriks real dengan nilai riil dan bagian imajiner nol. Oleh karena itu, untuk tujuan sub-bab ini, matriks L^T hanyalah transpose dari matriks L.

Dataframe adalah adalah tabel atau struktur seperti larik dua dimensi di mana setiap kolom berisi nilai dari satu variabel dan setiap baris berisi satu set nilai dari setiap kolom.

Di bagian ini kita terapkan PCA ke kumpulan data “Otomatis” dari ISLR paket dalam R [24]. Ini berisi jarak tempuh bahan bakar, tenaga kuda, dan informasi lainnya untuk 392 kendaraan. Kumpulan data ini diambil dari perpustakaan StatLib yang dikelola di Carnegie Universitas Mellon. Dataset digunakan dalam American Statistical 1983 Pameran Asosiasi [24]. Pertama, kita gunakan library ISLR.

Dalam bab ini, fokus diberikan pada pembelajaran tanpa pengawasan, khususnya dalam konteks pengelompokan. Metode pembelajaran tanpa pengawasan adalah pendekatan statistik deskriptif yang berbeda dengan pembelajaran yang diawasi, yang menggunakan metode statistik inferensial untuk memprediksi hasil atau parameter berdasarkan data yang ada. Salah satu area utama dalam pembelajaran tanpa pengawasan adalah pengelompokan, di mana pengamatan dalam kumpulan data dikelompokkan bersama berdasarkan “kesamaan” mereka. Konsep “kesamaan” ini didefinisikan sebagai titik perkalian vektor dalam ruang vektor.

Dekomposisi pada matriks A dilakukan oleh metode iterasi Gauss-Seidel menjadi matriks segitiga atas U dan matriks segitiga bawah L. Dekomposisi ini berbeda dengan dekomposisi LU pada Bab 6.4.1. Matriks U dalam metode Gauss-Seidel berisi elemen-elemen matriks A di atas diagonal utama, sedangkan matriks L berisi elemen diagonal utama dan elemen-elemen di bawah diagonal utama matriks A. Elemen-elemen lainnya pada kedua matriks ini akan bernilai nol.

Dalam metode iterasi untuk menyelesaikan matriks, kita dapat memulai dengan premis bahwa terdapat matriks A, vektor x, dan vektor b, sehingga Ax = b. Dalam metode Jacobi, kita dapat mengamati bahwa terdapat matriks R dan matriks D yang memiliki hubungan A = R + D.

Metode eliminasi Gauss adalah sebuah metode yang mudah digunakan, terutama ketika semua koefisien non-nol terkonsentrasi di sepanjang diagonal utama dan beberapa diagonal sekitarnya. Sistem yang memiliki karakteristik seperti ini disebut sebagai “banded”, dan jumlah diagonal yang mengandung koefisien non-nol disebut sebagai “bandwidth”. Contoh khusus yang sering ditemui adalah matriks tridiagonal yang memiliki bandwidth tiga. Proses eliminasi pada matriks tridiagonal dapat dianggap sebagai proses yang sederhana, karena dengan menambahkan sebuah subdiagonal tambahan, proses substitusi mundur dapat langsung dilakukan.

Ada tiga buah operasi dasar pada baris matriksoperasi baris elementer. Ketiga operasi dasar tersebut antara lain: Row Scalling : Mengalikan baris matriks dengan konstanta bukan nol. Row Swaping : Menukar urutan baris pada sebuah matriks (contoh: menukar baris 1 dengan baris 2 dan sebaliknya). Row Replacement : Baris matriks diganti dengan hasil penjumlahan atau pengurangan baris matriks tersebut dengan baris matriks lainnya, dimana baris matriks lainnya yang akan dijumlahkan/dikurangkan dengan matriks tersebut telah dilakukan proses row scalling.

Array merupakan objek data R yang dapat menyimpan data lebih dari dua dimensi. Array hanya dapat menyimpan tipe data. Vektor disini digunakan sebagai input serta menggunakan nilai dalam parameter redup untuk membuat array. Dibandingkan dengan matriks, array dapat memiliki lebih dari dua dimensi.

terdapat cara untuk memvisualisasikan data dengan menggunakan package ggplot2 pada RStudio

percobaan membuat aplikasi sederhana dengan menggunakan RStudio

Chat GPT atau Generative Pre-training Transformer adalah kecerdasan buatan yang cara kerjanya memakai format percakapan. Kamu bisa memberi pertanyaan kepada jenis AI ini dan secara otomatis memperoleh jawaban dalam waktu singkat. Dimana dalam percobaan kali ini, saya akan mencoba menghubungkan chatGPT ke Rmarkdown

Percobaan penggunaan package magick dengan menggunakan gambar pada link yang tersedia.

Pengenalan matriks dan vektor yang dilakukan di RPubs dengan menggunakan bahasa R

Pada program ini menggunakan library(matlib). Perhitungan matriks kali ini dibantu dengan library tersebut.

Pengenalan library(ISLR) yang dimana diimplementasikan pada pengumpulan data yang telah tersedia

Paket magick menyediakan toolkit modern dan sederhana untuk pemrosesan gambar di R. Pustaka ImageMagick memiliki banyak fungsi. Magick memperlihatkan subset yang layak, tetapi tidak mungkin untuk mendokumentasikan semuanya secara detail.

Pada chapter ini memperkenalkan fungsi-fungsi yang terdapat pada bahasa R yang dapat membantu menganalisis dan melakukan uji coba statik

cara membentuk suatu fungsi menggunakan bahasa R looping untuk pekerjaan yang berulang-ulang

Dasar-dasar operasi aljabar linier akan digunakan sebagai dasar menyusun algoritma penyelesaian sistem persamaan linier.

Visualisasi data merupakan bagian yang sangat penting untuk mengkomunikasikan hasil analisa yang telah dilakukan. Selain itu, komunikasi juga membantu untuk memperoleh gambaran terkait data selama proses analisis data sehingga membantu dalam memutuskan metode analisis apa yang dapat diterapkan pada data tersebut. R memiliki library visualisasi yang sangat beragam, baik yang merupakan fungsi dasar pada R maupun dari sumber lain seperti ggplot dan lattice.

EBImage adalah salah satu library dari R yang ada didalam package Bioconductor. Didalam library ini terdapat banyak tools atau alat yang bisa digunakan untuk melakukan signal processing, statistical modeling, machine learning dan visualisasi dengan data gambar atau pengolahan citra.

dijelaskan dasar-dasar mengenai bahasa R

Percobaan Housing di RStudio, di mana housing ini menampilkan sebuah grafik 2D maupun 3D

percobaan grafik di Rstudio

percobaan grafik ke 2

Muhammad Rizqi Diana Putra (220605110054) Kelas B_Maulana Malik Ibrahim Malang