Clustering Data On Underage Marriage Using The Clustering Method
Notice bibliographique
Résumé
In Law no. 1 of 1974, article 7 paragraph (1) states that marriage is only permitted if the man has reached the age of 19 and the woman has reached the age of 16. Nationally, early marriage to the age of under 16 is 26.95%. In fact, based on the findings of Bappenas in 2008, it was stated that 34.5% of the 2,049,000 marriages in 2008 until now were child marriages which were increasing rapidly (Rifiani, 2011: 126). The influence of foreign culture is also one of the causes of the large number of underage marriages, foreign cultures which are very famous for freedom of dating, are the views of today's youth to have relations outside of legal marriage. Not only culture, information technology in the 4.0 era has greatly influenced the occurrence of underage marriages, adult video sites that are easily accessible via the internet. For this reason, the K-means clustering method is used as the right solution for the problem of underage marriage data by grouping the data based on age, gender, and occupation to get definite data, so that data grouping using the applicationmatlab andrapid miner can produce output from data mining that can be used in making decisions in the future Keywords: Underage marriage, clustering, matlab
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».