CÁC THUẬT TOÁN PHÂN CỤM PHÂN CẤP

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]

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]

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]

HỌC VIỆN KỸ THUẬT QUÂN SỰ KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN TIỂU LUẬN MÔN LOGIC MỜ VÀ SUY DIỄN XẤP XỈ TÊN ĐỀ TÀI Thuật toán phân cụm Mountain và ứng dụng phân đoạn ảnh màu TPHCM, Tháng 11 năm 2012 I. Phương pháp phân cụm Mountain (MCM) Yager và Filev (1994a[r]

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘITRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN--------------------------------LƯU XUÂN VĂNTHUẬT TOÁN PHÂN CỤM ĐỒNG THỜIVÀ ỨNG DỤNGChuyên ngành: Cơ sở toán cho tin họcMã số: 60460110LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌCNGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: TS. Nguyễn Thị Hồng MinhHà Nội - 2015LỜI CAM[r]

1.4. Các phương pháp khai phá dữ liệuMục đích của khai phá dữ liệu là chiết xuất ra các tri thức có lợi cho kinhdoanh hay cho nghiên cứu khoa học… Do đó, ta có thể xem mục đích của khaiphá dữ liệu sẽ là mô tả các sự kiện và dự đoán. Dự đoán liên quan đến việc sửdụng các biến hoặc các đối tượng (bản[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 hệ được[r]

Kỹ thuật này nhóm các đối tượng dữ liệu dựa trên hàm mật độ xácđịnh, mật độ là số các đối tượng lân cận của một đối tượng dữ liệu theomột nghĩa nào đó. Trong cách tiếp cận này, khi một dữ liệu đã xác định thìnó tiếp tục được phát triển thêm các đối tượng dữ liệu mới miễn là số cácđối tượng lân cận n[r]

0,824 13,375 Bảng đo thời gian thực hiện thuật toán phân cụm - Độ phức tạp của thuật toán k-means là O((n.k.d).r). Trong đó: n là số đối tượng dữ liệu, k là số cụm dữ liệu, d là số chiều, r là số vòng lặp. Ta thấy rằng thời gian thực hiện thuật toán phụ vào[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[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]

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]

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

cụm.• Trình bày một số các thuật toán phân cụm dữ liệu trong 2 trường hợp:chưa biết trước số lớp và đã biết trước số lớp. Phần này tập trung chínhvào trình bày 2 thuật toán quan trọng trong phân tích phân cụm, đólà thuật toán ISODATA và thuậ[r]

Một số nhà khoa học xem khai phá dữ liệu là một cách gọi khác củamột thuật ngữ rất thông dụng: Khám phá tri thức từ cơ sở dữ liệu (KnowledgeDiscovery in Database- KDD). Mặt khác, khi chia các bước trong quá trìnhkhám phá tri thức, một số nhà nghiên cứu lại cho rằng, KPDL chỉ là một bướctrong quá trì[r]

- Có khả năng tự tổ chức .- Truyền thông quảng bá trong phạm vi hẹp và định tuyến multihop- Triển khai dày đặc và khả năng kết hợp giữa các nút cảm ứng- Cấu hình mạng thay đổi thường xuyên phụ thuộc vào fading và hư hỏng giữa các nút .- Các giới hạn về mặt năng lượng công suất phát ,bộ nhớ ,công suấ[r]

• _6(#&gt;0d\030\78.!2 "30,2.1.4 Code thuật toán k-mean.Compare( HÀM SO SÁNH)function y = compare(x,t)u=x-t;v=size(u);f=0;for i=1:1:v(2) f=f+(u(1,i))^2;endif ~(f==0) y=0;elseif (f==0) y=1;endend+ initial.m( KHỞI TẠ[r]

Giải quyết các vấn đề trong môi trường các dịch vụ cụm của DB2 pureScale Trước khi bạn bắt đầu Giới thiệu DB2 pureScale Feature của IBM dành cho Enterprise Server Edition cung cấp công nghệ phân cụm để giúp đưa ra tính sẵn sàng cao và khả năng mở rộng đặc biệt trong suốt đến các[r]

Cụm 5 26 24 25 11 12
V. K ẾT LU ẬN
Trong bài báo này chúng tôi đã đề xuất một phương pháp phân cụm RFID động nhằm lọc dữ liệu hi ệu quả năng lượng có tên là DCDF. Giải thuật DCDF bao g ồm 2 giải thuật chính: (1) CMR nhằm ph ẩn bổ các đầu dọc di chuyển v[r]

c)Phát triển mạng lưới trường phổ thông rộng khắp trên toàn quốc. Xây dựng trênmỗi địa bàn xã,phường hoặc ở nơithưa dân thì cụm xã, phường ít nhất 1 trường tiểu học và 1 trường trung học cơsởđạt chuẩn quốc gia. Mỗi tỉnh xây dựng ít nhất một trường trung học phổ thôngtrọng điểm. Củng cố vàmở t[r]