Nói chung, một GA điển hình có những năm thành phần cơ bản: mãhóa, khởi tạo, lựa chọn, crossover, và đột biến. Mã hóa là phụ thuộc vào vấnđề dưới xem xét. Trong giai đoạn khởi, dân số (set) của chuỗi sẽ được ngẫunhiên tạo ra. Sau giai đoạn khởi, có một lặp của các thế hệ. Số lượng của cácthế hệ được[r]
luyện. Sau đó ta mong muốn có thể sử dụng mặt phân biệt này để phânloại các véc tơ dạng mẫu bất kỳ nếu xét theo một độ đo sự gần gũi nào đóchúng là giống nhau với các véc tơ dạng mẫu của tập luyện đã cho trước.Như vậy quá trình nhận dạng thực chất sẽ là quá trình phân chia khônggian dạng mẫu thành m[r]
một khía cạnh khác nếu chúng ta phân chia dựa trên yếu tố môi trường sống thì chúngta sẽ có ba nhóm: nhóm sống trên cạn gồm cừu, chó mèo, chim sẻ rắn, thằn lằn; nhómsống dưới nước gồm cá vàng, cá đối, cá mập và nhóm lưỡng cư là ếch nhái.Ví dụ trên cho thấy rằng kết quả của việc phân cụm
Nói chung, một GA điển hình có những năm thành phần cơ bản: mãhóa, khởi tạo, lựa chọn, crossover, và đột biến. Mã hóa là phụ thuộc vào vấnđề dưới xem xét. Trong giai đoạn khởi, dân số (set) của chuỗi sẽ được ngẫunhiên tạo ra. Sau giai đoạn khởi, có một lặp của các thế hệ. Số lượng của cácthế hệ được[r]
Các phương pháp KPDL truyền thống đặc biệt là các kỹ thuật phân cụm đã được áp dụng thành công và đem lại nhiều hiệu quả to lớn; tuy nhiên đối với các CSDL có kích thước rất lớn thì độ phức tạp tính toán về mặt thời gian lại tỏ ra là một trở ngại lớn, thậm chí là không khả thi. Để giải quy[r]
Tóm tắt Các hệ thống mờ có ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực, đặc biệt là trong lĩnh vực mô phỏng quá trình và điều khiển. Thông thường việc thiết kế các hệ thống mờ có thể được thiết kế từ tri thức chuyên gia hoặc từ dữ liệu. Tiếp cận mỗi một phương pháp thiết kế đều có những thuận lợi và h[r]
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ QUỐC DÂN***LÊ THỊ HỒNG NHUNGNGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG KHAI PHÁ DỮ LIỆU PHÂNCỤM TRONG PHÂN ĐOẠN KHÁCH HÀNG BÁN LẺ TẠICÁC NHTM VIỆT NAMChuyên ngành: Hệ thống thông tin quản lýTÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨHà Nội, Năm 2014TÓM TẮT LUẬN VĂN1.Tính cấp thiết của đề tàiTrong bối cảnh cạnh[r]
luận văn: các lược đồ phân cụm phân cấp bất biến luận văn: các lược đồ phân cụm phân cấp bất biến luận văn: các lược đồ phân cụm phân cấp bất biến luận văn: các lược đồ phân cụm phân cấp bất biến luận văn: các lược đồ phân cụm phân cấp bất biến
slide tổng quan thuật toán Kmeans , cách cài đặt và ứng dụng thuật toán Kmeans vào trong phân cụm văn bản. Thuật toán Kmeans là một thuật toán cơ bản được dùng trong chương trình học môn máy học – học máy
Nghiên cứu ứng dụng phương pháp sai phân hữu hạn giải các bài toán khuếch tán khi hàn thép không gỉ với thép cacbonNghiên cứu ứng dụng phương pháp sai phân hữu hạn giải các bài toán khuếch tán khi hàn thép không gỉ với thép cacbonNghiên cứu ứng dụng phương pháp sai phân hữu hạn giải các bài toán khu[r]
Trong những năm gần đây, sự phát triển vượt bậc của công nghệ thông tin đã làm tăng số lượng giao dịch thông tin trên Internet một cách đáng kể. Phương thức sử dụng giấy tờ trong giao dịch đã dần được số hóa chuyển sang các dạng văn bản lưu trữ trên máy tính hoặc truyền tải trên mạng.[r]
bằng hỗn hợp phân phối xác suất cơ bản.1.7 Ứng dụng của thuật toán phân cụmPhân cụm dữ liệu được ứng dụng vào rất nhiều lĩnh vực như thương mại,sinh học, phân tích dữ liệu không gian, lập quy hoạch đô thị, nghiên cứu tráiđất, địa lý, Web…Ứng dụng của thuật toán [r]
bản lẻ xăng dầu. Để xác định được vị trí đặt các trạm bán lẻ xăng dầu cần2phải tuân theo các quy định của Bộ Công thương, nhất là các quy định về antoàn, phòng chống cháy nổ. Ngoài ra, cây xăng cũng phải đặt ở vị trí thuậnlợi cho việc kinh doanh đạt doanh số cao. Hoặc một bài toán khác cũng có ýnghĩ[r]
ỨNG DỤNG PHÂN CỤM DỮ LIỆU TRONG PHÂN TÍCH, ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ ĐIỂM CỦA HỌC SINH Bố cục luận văn gồm 3 chương: Chương 1: Tìm hiểu tổng quan về khai phá dữ liệu và kỹ thuật phân cụm dữ liệu trong KPDL.
Chương 2: Tìm hiểu một số thuật toán điển hình trong phân cụm dữ liệu.
thuật toán phân cụm dựa trên mô hình có hai cách tiếp cận chính: mô hìnhthống kê và mạng nơron. Phƣơng pháp này gần giống với phƣơng pháp phâncụm dựa trên mật độ, vì chúng phát triển các cụm riêng biệt nhằm cải tiến cácmô hình đã đƣợc xác định trƣớc đó, nhƣng đôi khi nó không bắ[r]