PHÂN CỤM TÀI LIỆU

MỞ ĐẦU

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]

nghiệp, vai trò của các thông tin định hướng điều khiển càng trở nên quan trọng. Từcác nghiên cứu về nhận dạng có thể đưa ra các định hướng cơ bản và điều này rất cầnthiết cho việc hoạch định ra con đường đúng đắn để phát triển trong bất kỳ lĩnh vựcnào.Nhận dạng có lịch sử lâu đời, trước những năm 1[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

trúc cụm của tập dữ liệu và đề xuất một thuật toán để tính toán tối ưu phânhoạch mờ. Dunn(19730 mở rộng phương pháp phân cụm và đã phát triểnChameleon là xây dựng một đồ thị mật độ thưa và sau đó ứng dụng một thuậtthuật toán phân cụm mờ. Ý tưởng của thuật toán là x[r]

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyênhttp://www.lrc-tnu.edu.vn1415tƣơng ứng. Ngoài ra, dò tìm phần tử ngoại lai cũng là một trong những hƣớngnghiên cứu quan trọng trong phân cụm, chức năng của nó là xác định mộtnhóm nhỏ các đối tƣợng dữ liệu khác thƣờng so với các dữ liệu[r]

Thuật toán phân cụm dữ liệu phân cấp

vậy hướng tới việc tìm kiếm các cụm hình cầu với mật độ và kích cỡtương tự nhau. Tuy nhiên, một cụm có thể có bất cứ một hình dạngnào. Do đó, việc phát triển các thuật toán có thể khám phá ra các cụmcó hình dạng bất kì là việc làm quan trọng.• Tối thiểu hóa tri thức cần cho xác định cá[r]

Thuật toán Phân cụm dữ liệu nửa giám sát

TỔ CHỨC CỦA MỘT MÔ PHÂN SINH Ở ĐỈNH 1- KHU TRUNG 2 - KHU NGOẠI VI TRANG 8 TRANG 9  _MÔ PHÂN SINH CỦA BÔNG_  CÁC MÔ PHÂN SINH Ở ĐỈNH BẮN CHUYỂN THÀNH MỘT MÔ PHÂN SINH CỤM HOA MÀ ĐI VÀO [r]

Mục đích nghiên cứu: Đối tượng nghiên cứu của luận văn nghiên cứu tập dữ liệu gen trong y học để giúp các nhà y sinh học tìm hiểu các đặc điểm tính chất của từng cụm gen. Việc phân cụm tập dữ liệu hàng chục ngàn gen thành các cụm gen chứa những gen có tính chất tương tự nhau giúp các nhà y sinh học[r]

Phân cụm văn bản tiếng việt bằng phương pháp k means

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 phân cụm c[r]

Như vậy, có nhiều hơn một điểm đại diện mỗi cụm cho phép CUREtâm gần nhất. Bước này nhằm để gán nhãn cho các dữ liệu khởi tạo và loạibỏ các đối tượng ngoại laikhám phá được các cụm có hình dạng không phải là hình cầu. Việc co lại cáccụm có tác dụng làm giảm tác động của các phần tử ngo[r]

152.1.2. Các kỹ thuật tiếp cận trong phân cụm dữ liệuCó nhiều cách tiếp cận và các ứng dụng trong thực tế nhưng tất cả đềuhướng tới hai mục tiêu chung đó là chất lượng của các cụm khám phá được vàtốc độ thực hiện các thuật toán. Các kỹ thuật đó có thể phân loại theo các cáchtiếp[r]

Báo cáo đồ án môn máy học Thuật toán phân cụm văn bản Kmeans này dựa trên độ đo khoảng cách của các đối tượng dữ liệu trong cụm. Trong thực tế, nó đo khoảng cách tới giá trị trung bình của các đối tượng dữ liệu trong cụm. Nó được xem như là trung tâm của cụm

Báo cáo xử lý ảnh Phân cụm ảnh C Cần demo Liên hệ facebook Giả sử có một tập ảnh ban đầu, ta cần phân tập ảnh đó thành một số hữu hạn các cụm ảnh theo yêu cầu. Bước đầu tiên ta cần phân tích đặc trưng về màu sắc của ảnh trong cụm. Sử dụng khoảng cách Euclid để tính độ tương đồng giữa các ảnh. Dựa t[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]

6Đánh giá và biểu diễn tri thức: Trình bày các tri thức, quy luật, biểu thứccó ý nghĩa đã tìm được ở bước trước dưới các dạng thức gần gũi, dễ hiểu đối vớingười sử dụng như đồ thị, biểu đồ, cây, bảng biểu, luật…Đồng thời đưa ra nhữngđánh giá về tri thức khám phá được theo những tiêu chí nhất định.Tr[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.

Chương 3: Ứng dụng thuật to[r]

SO SÁNH MỘT SỐ THUẬT TOÁN PHÂN CỤM DỮ LIỆU

Chương 1: Tổng quan về phân cụm dữ liệu: chương này sẽ trình bày một cách
tổng quan các kiến thức về phân cụm dữ liệu.

Chương 2: Một số thuật toán phân cụm dữ liệu tiêu biểu: chương này sẽ đi sâu
vào tìm hiểu bốn thuật toán phân cụm dữ liệu KMeans, HC[r]