PHÂN CỤM MỜ

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]

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 t[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]

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]

thể bao gồm một sự phân cấp khái niệm dùng để tổ chức các thuộc tínhhay các giá trị thuộc tính ở các mức trừu tượng khác nhau. Máy khai phá dữ liệu (Data mining enginne): là một hệ thống khai phá dữliệu cần phải có một tập các Modul chức năng để thực hiện công việc nhưkết hợp, phân lớp,phân[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]

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

LỜI CẢM ƠN
Sau một thời gian học tập, nghiên cứu và triển khai đề tài: “Tính toán mờ trong mạng Kohonen và ứng dụng phân cụm dữ liệu”, đến nay tôi đã hoàn thành đề tài nghiên cứu của mình.
Tôi xin bày tỏ tấm lòng biết ơn sâu sắc nhất tới thầy giáo Thạc sỹ Nguyễn Duy Hiếu người thầy đã trực tiếp hướ[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]

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]

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]

12nha khoa có hay không chứa bệnh nha khoa nào. Vấn đề này đã đƣợc nghiên cứurộng rãi trong các công trình [10], [12], [19], [29], [30], [43], [45]. Trong đó, cácphƣơng pháp điển hình và phổ biến là phƣơng pháp tách ngƣỡng Otsu [43], phâncụm mờ FCM [10], phân cụm bán giám sát