ỨNG DỤNG TRONG VIỆC PHÂN CỤM TÀI LIỆU

Áp dụng kỹ thuật phân cụm dữ liệu trong phân cụm kết quả tìm kiếm Abstract Phần này chúng tôi giới thiệu hướng tiếp cận trong việc sử dụng kỹ thuật phân cụm dữ liệu vào tìm kiếm và phân lại tài liệu Web, như xây dựng mô hình tìm[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]

Ví dụ 4,4 (Barone et al, 1995). Bảng 4,17 sắp đặt các điểm dừng nguyên mẫu được tìm thấy bởi MCM và FCM trên các dữ liệu được thiết lập cho được hiển thị trong Hình 4.12. Cột đầu tiên trong Bảng 4,17 cũng cho thấy các biểu tượng được sử dụng cho 2D hay còn được thể hiện trong hì[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[r]

2.5.4. Các thuật toán phân cụm dựa trên lƣới ......................................................... 322.5.5. Các thuật toán phân cụm dựa trên mô hình .................................................. 352.5.6. Các thuật toán phân cụm có dữ liệu ràng buộc[r]

Phân cụm dữ liệu dựa trên mật độ và ứng dụng (LV thạc sĩ)Phân cụm dữ liệu dựa trên mật độ và ứng dụng (LV thạc sĩ)Phân cụm dữ liệu dựa trên mật độ và ứng dụng (LV thạc sĩ)Phân cụm dữ liệu dựa trên mật độ và ứng dụng (LV thạc sĩ)Phân cụm dữ liệu dựa trên mật độ và ứng dụng (LV thạc sĩ)Phân cụm dữ liệ[r]

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[r]

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

61.2 Các nghiên cứu sử dụng trong học máyHọc máy kế thừa thành tựu của nhiều lĩnh vực khoa học. Sau đây là mộtsố lĩnh vực và ý tưởng chính ảnh hưởng tới học máy:Lý thuyết về trí tuệ nhân tạo: là một lĩnh vực của trí tuệ nhân tạo nên họcmáy dùng các khái niệm như: bài toán tìm kiếm, biểu diễn[r]

Qua hai năm học tập, tìm tòi, nghiên cứu, đặc biệt là trong khoảng thời gianlàm luận văn, tác giả đã hoàn thiện luận văn với các mục tiêu đặt ra ban đầu. Cụthể luận văn đã đạt được những kết quả sau:- Trình bày các kiến thức cơ bản về khai phá tri thức và khai phá dữ liệu.- Giới thiệu phương[r]

Được sự cho phép của Khoa Toán-Cơ-Tin, Trường Đại học Khoa họctự nhiên, ĐHQGHN và sự đồng ý của cô giáo hướng dẫn TS Nguyễn ThịHồng Minh, tác giả đã thực hiện đề tài nghiên cứu “Thuật toán phân cụmđồng thời và ứng dụng”.Để hoàn thành luận văn này, tác giả xin chân thành cảm ơn các thầy[r]

 Ngày nay ở các nước tiên tiến trên thế giới như: Canada, Mỹ, Úc, Nhật người ta sử dụng trùn để xử lý chất thải nông nghiệp và công nghiệp nhằm tránh gây ô nhiễm môi trường.  Tại Việt Nam, một nhóm nhà khoa học tại TPHCM đã thành công trong việc huấn luyện trùn đất ăn hết số mạt cưa thải sa[r]

g) 102,9 ms Số ký hiệu OFDMA (khung 5ms) 48 Bảng 2.2 Các thông số S-OFDMA Tính linh động được hỗ trợ bởi điều chỉnh cỡ FFT trong khi đó cố định không gian tần số sóng mang con tại 10,94 KHz.Ở đây, khối tài nguyên băng thông sóng mang con và khoảng ký hiệu là cố định, tác động tới các lớp cao[r]

pháp này là rút ngắn được lịch thời vụ (do không tốn thời gian làm đất), giảm công làm đất, chi phí bơm tưới nước nhờ tận dụng được độ ẩm trong đất từ vụ lúa. Tuy nhiên, do không được làm đất nên sâu bệnh và cỏ dại có điều kiện phát triển nhiều hơn. Ngoài ra, còn gặp trở ngại trong việ[r]

Tuy nhiên, không có tiêu chí nào là được xem là tốt nhất để đánh hiệu của của phân tích phân cụm, điều này phụ thuộc vào mục đích của phân cụm như: data reduction, “natural clusters”, “u[r]

m Y""30<" #<6'% ,P 9G:0Am bd\030,m bd305:0, Ứng dụng của phân cụm trong một số lĩnh vực.• b <QAc"a"50&[r]

mạng nơ ron nhân tạo trong đó giới thiệu hai kiểu mạng nơ ron nhân tạo là mạng nơ ron tự tổ chức và mạng nơ ron truyền thẳng đa tầng được dùng rộng rãi cho các bài toán phân cụm và dự đoán có dữ liệu đầu vào lớn và nhiễu. 17 Chương 3. ỨNG DỤNG MẠNG NƠ RON CHO BÀI TOÁN D[r]

là vị trí của thành viên khi thành viên đó đã được bổ sung vào cá thể chia sẻ dữ liệu DB2. Một thành viên DB2 có một máy chủ nhà duy nhất. Các thành viên DB2 có thể chấp nhận các kết nối máy khách chỉ khi chúng đang chạy trên máy chủ nhà của mình.  Các CF (các tiện ích lưu trữ cụm trong