Implementasi Algoritma Naive Bayes untuk Klasifikasi Jenis Sampah Berdasarkan Ekstraksi Fitur Tekstur LBP dan Warna HSV\x0a\x0a2.
Pendahuluan: <br/ >Penggunaan algoritma klasifikasi Naive Bayes untuk mengidentifikasi jenis sampah berdasarkan ekstraksi fitur tekstur LBP dan warna HSV dapat menjadi solusi yang efektif dalam pengelolaan sampah. Artikel ini akan membahas implementasi algoritma ini dan hasilnya. <br/ > <br/ >3. Bagian: <br/ >① Bagian pertama: Pengenalan Algoritma Naive Bayes <br/ >Menguraikan dasar-dasar algoritma Naive Bayes dan mengapa itu relevan dalam klasifikasi jenis sampah. <br/ > <br/ >② Bagian kedua: Ekstraksi Fitur Tekstur LBP <br/ >Menggambarkan teknik ekstraksi fitur tekstur LBP dan bagaimana mereka dapat digunakan untuk mengidentifikasi jenis sampah. <br/ > <br/ >③ Bagian ketiga: Ekstraksi Fitur Warna HSV <br/ >Menguraikan teknik ekstraksi fitur warna HSV dan perannya dalam pengklasifikasian jenis sampah. <br/ > <br/ >④ Bagian keempat: Implementasi Algoritma Naive Bayes <br/ >Membahas langkah-langkah implementasi algoritma Naive Bayes dengan menggunakan fitur tekstur LBP dan warna HSV yang diekstraksi. <br/ > <br/ >4. Kesimpulan: <br/ >Implementasi algoritma Naive Bayes dengan menggunakan ekstraksi fitur tekstur LBP dan warna HSV telah menunjukkan hasil yang memuaskan dalam pengklasifikasian jenis sampah. Ini menunjukkan potensi besar penggunaan teknologi ini dalam pengelolaan sampah di masa depan.