PHÂN CỤM DỮ LIỆU LỚN

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]

6 lưu trữ từ điển trong một bảng hai chiều gồm các từ/cụm từ cùng với chỉ số của nó trong từ điển và được sắp xếp theo thứ tự. Một số bài báo đề xuất [14] để nâng cao chất lượng phân cụm dữ liệu cần xem xét đến việc xử lý các cụm từ trong các ngữ cảnh khác nhau. Theo đề xuất của[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]

Với thuộc tính không phù hợp, các bộ giá trị không đầy đủ, bị thiếu giá trịtrong các miền thuộc tính… người ta sẽ coi sự thiếu vắng của các dữ liệu này làgiá trị ẩn, chưa biết và có thể được tiên đoán bằng một số phương pháp nào đó.Với những Quan hệ phức tạp giữa các thuộc tính trong CSDL đòi[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]

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]

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]

• Giải trí: Người xem muốn tìm các video clíp tương tự với cái họ đang xemtừ CSDL video lớn.CHƯƠNG 2: HỆ TÌM KIẾM THÔNG TIN2.1. KHÁI QUÁT CHUNG VỀ TÌM KIẾM THÔNG TIN• Đăng ký tên thương mại : Một nhân viên đang xử lý trường hợp đăng kýtên thương mại, muốn xác định tên thương mại tương tự đã đ[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]

Mặc dù các phương pháp trên đã có những hiệu quả nhất định đối với phân lớp dữ liệu mất cân bằng có phần tử nhiễu. Tuy nhiên, các phương pháp này vẫn có những hạn chế nhất định như: SMOTE có một số hạn chế liên quan đến sinh thêm phần tử “mù”. Bởi việc sinh thêm các[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 l[r]

- Ứng dụng một số thuật toán biclustering vào tập dữ liệu thực cụ thể,phân tích và đánh giá các cụm bicluster thu được.Để hướng tới mục tiêu trên, tác giả đã thu thập và tìm đọc các tài liệu,tổng hợp các nội dung lý thuyết, thực hiện việc phân tích, nghiên cứu cáccông trình của các nhà[r]

Hàng triệu CSDL đã được sử dụng trong các hoạt động sản xuất, kinh doanh,quản lý..., trong đó có nhiều CSDL cực lớn cỡ Gigabyte, thậm chí là Terabyte.Sự bùng nổ này đã dẫn tới một yêu cầu cấp thiết là cần có những kỹthuật và công cụ mới để tự động chuyển đổi lượng dữ liệu khổng lồ kia[r]

Em xin chân thành cảm ơn thầy Bùi Công Cường đã rất tậ n tình hướng dẫn emlàm luận văn này!Đỗ Thị Tâm - Đảm bảo Toán học cho máy tính và hệ thống tính toán , 2008 20103Một số thuật toán phân cụm mờ và bài toán phân tích dữ liệu khách hàng ngân hàngChương 1 - Phân cụm<[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]

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