KỸ THUẬT PHÂN CỤM MỜ

Kỹ thuật phân cụm dữ liệu không gian có ràng buộc (LV thạc sĩ)Kỹ thuật phân cụm dữ liệu không gian có ràng buộc (LV thạc sĩ)Kỹ thuật phân cụm dữ liệu không gian có ràng buộc (LV thạc sĩ)Kỹ thuật phân cụm dữ liệu không gian có ràng buộc (LV thạc sĩ)Kỹ thuật phân cụm dữ liệu không gian có ràng buộc (L[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]

họ cần. Theo tâm lý chung, người dùng chỉ xem qua vài chục kết quả đầu tiên, họ thiếu kiên nhẫn và không đủ thời gian để xem qua tất cả kết quả mà các search engine trả về. Nhằm giải quyết vấn đề này, ta có thể nhóm các kết quả tìm kiếm thành các nhóm theo từng chủ đề, khi đó người dùng có thể bỏ qu[r]

+ Quá trình tìm kiếm và xác định trọng số cho các trang chủ yếu tập trung vào nội dung của trang hơn là dựa vào các liên kết trang. + Giải quyết được vấn đề từ/cụm từ đồng nghĩa trong câu truy vấn của người dùng. + Có thể kết hợp phương pháp phân cụm trong lĩnh vực khai phá dữ liệu vớ[r]

trên cơ sở thu hút tiền của khách hàng với trách nhiệm hoàn trả và sử dụng số tiềnđó để cho vay và thực hiện các nghiệp vụ thanh toán. Như vậy, các ngân hàngthương mại không chỉ kinh doanh nguồn vốn tự có mà còn kinh doanh nguồn vốnhuy động từ khách hàng. Do đó, nếu ngân hàng không thu hồi được số n[r]

hoặc thiếu đầy đủ, vì vậy cần phải xây dựng chiến lƣợc cho bƣớc tiền xử lí dữliệu nhằm khắc phục hoặc loại bỏ nhiễu trƣớc khi chuyển sang giai đoạn phântích cụm dữ liệu. Nhiễu ở đây đƣợc hiểu là các đối tƣợng dữ liệu không chínhxác, không tƣờng minh hoặc là các đối tƣợng dữ liệu khuyết thiếu[r]

Phép phủ định : v(Pphủ định) = 1 - v(P). - Phép tuyển :v(P1∨P2) = max(v(P1), v(P2)). - Phép hội :v(P1∧P2) = min(v(P1), v(P2)) - Phép kéo theo: v(P→Q) = v(Pphủ định∨Q) = max(v( Pphủ định), v(Q)) Xét cho cùng, tập mờ là một công cụ toán học cho phép chuyển đổi từ giá trị định lượng sang giá t[r]

ảnh nha khoa nhƣ cấu trúc ảnh, màu sắc, hình dáng trong quá trình phân đoạn gồmphƣơng pháp lấy ngƣỡng [21], [27], phƣơng pháp phân cụm [70]. Tuy nhiên, trongnghiên cứu này, chƣa có kết quả nào của phân cụm bán giám sát mờ đƣợc áp dụngcho các ảnh X-quang nói chung v[r]

mẫu trong tập luyện.Không giống như phân lớp, phân cụm không đòi hỏi phải cho trước cácchỉ số lớp của các véc tơ dạng mẫu của tập luyện, cũng vì đặc điểm nàynên phân cụm còn có thể được sử dụng như một bước tiền xử lí cho cácthuật toán phân loại.Phân cụm có[r]

sau: (a) tái định cư. Thêm một cụm mới centroid Z k+1 tại một số điểmtrống xj vị trí và tìm thấy những chỉ số i của trọng tâm tốt nhất để xóa; chovij biểu sự thay đổi trong giá trị hàm mục tiêu; (b) Giữ tốt nhất. Giữ đôi chỉsố i và j nơi vij là tối thiểu;S32 (chuyển hay thay thế) Nếu trọng tâ[r]

tính khác nhau. Nhiều giải thuật phân cụm có chất lượng rất tốt khi vận dụngdữ liệu với số chiều thấp, khoảng hai tới ba chiều. Mắt người rất giỏi xét đoánchất lượng phân cụm cho tới ba chiều. Thách thức đang đặt ra đối với việcphân cụm các đối tượng dữ liệu trong[r]

nhiều hiệu quả và thành công lớn đối với khoa học cũng như các hoạt động thựctế khác, trong đó có lĩnh vực khai phá dữ liệu là một lĩnh vực mang lại hiệu quảthiết thực cho con người. Khai phá dữ liệu đã giúp chúng ta thu được những trithức hữu ích từ cơ sở dữ liệu hay từ các kho dữ liệu khổng lồ khá[r]

1.1. Phân cụm dữ liệuKhai phá dữ liệu (Data mining) là quá trình trích xuất các thông tin cógiá trị tiềm ẩn bên trong tập dữ liệu lớn được lưu trữ trong các cơ sở dữ liệu,kho dữ liệu. Các nhà khoa học xác định:“Phân cụm dữ liệu là một kỹ thuật trong khai phá dữ liệ[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]

ụ tải điện trong quá khứ, nếu muốn được chính xác hơn ta sẽ cần thêm một số điều kiện của thời tiết như nhiệt độ, độ ẩm, … thì đường dự đoán phụ tải điện và phụ tải điện thực tế sẽ có sai số bé hơn. Kết luận Luận văn trình bày với cấu trúc 3 chương, với mục đích thể hiện việc khai phá dữ liệu thông[r]

sau: (a) tái định cư. Thêm một cụm mới centroid Z k+1 tại một số điểmtrống xj vị trí và tìm thấy những chỉ số i của trọng tâm tốt nhất để xóa; chovij biểu sự thay đổi trong giá trị hàm mục tiêu; (b) Giữ tốt nhất. Giữ đôi chỉsố i và j nơi vij là tối thiểu;S32 (chuyển hay thay thế) Nếu trọng tâ[r]

của các biến trong mô hình. Trong phần này, ta sẽ việc sử dụng hàm anfis và ANFIS Editor GUI trong bộ công cụ Fuzzy Logic Toolbox của Matlab. Công cụ này áp dụng kỹ thuật suy diễn mờ để mô hình hoá đối tượng. Như ta đã biết ở phần suy diễn mờ GUIS hình dạng của hàm liên thuộc ph[r]

Luận văn tốt nghiệp Nghiên cứu điều khiển mờ – Mô phỏng hệ thống điều khiển mờ bằng MatLab 1 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP. HỒ CHÍ MINH TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT KHOA ĐIỆN – ĐIỆN TỬ BỘ MÔN ĐIỆN TỬ LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP ĐỀ TÀI: NGHIÊN CỨU ĐIỀU KHIỂN MỜ