Tìm thấy 13+ kết quả cho từ khóa "Phân cụm dựa trên đồ thị"
www.academia.edu Xem trực tuyến Tải xuống
Mô hình dự báo chuỗi thời gian mờ sử dụng kỹ thuật phân cụm dựa trên đồ thị Trong phần này, mô hình dự báo chuỗi thời gian mờ kết hợp với kỹ thuật phân cụm dựa trên đồ thị được giới thiệu. Mô hình đề xuất được tổ chức thành hai giai đoạn chính: (1) Giai đoạn phân vùng dữ liệu dựa trên đồ thị được đề cập ở Bước 1. (2) Giai đoạn xây dựng mô hình dự báo FTS được đề cập từ Bước 2 đến Bước 7.
tailieu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Thuật toán phân cụm dữ liệu dựa trên đồ thị Input: S. if ((Root.RIGHT). if ((Root.LEFT). Mô hình dự báo chuỗi thời gian mờ sử dụng kỹ thuật phân cụm dựa trên đồ thị. Trong phần này, mô hình dự báo chuỗi thời gian mờ kết hợp với kỹ thuật phân cụm dựa trên đồ thị được giới thiệu. Mô hình đề xuất được tổ chức thành hai giai đoạn chính: (1) Giai đoạn phân vùng dữ liệu dựa trên đồ thị được đề cập ở Bước 1. (2) Giai đoạn xây dựng mô hình dự báo FTS được đề cập từ Bước 2 đến Bước 7.
LUANVAN.pdf
repository.vnu.edu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
PHÂN CỤM DỮ LIỆU DỰA TRÊN ĐỒ THỊ SỬ DỤNG CÂY KHUNG CỰC TIỂU. PHÂN CỤM DỮ LIỆU DỰA TrRÊN ĐỒ THỊ SỬ DỤNG CÂY KHUNG CỰC TIỂU. Mêtric trên dữ liệu hỗn hợp. CSDL Database Cơ sở dữ liệu. KPDL Data mining Khai phá dữ liệu. PCDL Clustering Data Phân cụm dữ liệu. DW Data Warehouse Kho dữ liệu. DM Data Mart Kho dữ liệu cục bộ. KDD Knowledge Discovery in Data Khám phá tri thức trong dữ liệu MDL Minimum Description Length Chiều dài tối thiểu. Hình 1.3: Phân cụm tập S.
tailieu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
PHÂN CỤM DỮ LIỆU DỰA TRÊN ĐỒ THỊ SỬ DỤNG CÂY KHUNG CỰC TIỂU. PHÂN CỤM DỮ LIỆU DỰA TrRÊN ĐỒ THỊ SỬ DỤNG CÂY KHUNG CỰC TIỂU. Mêtric trên dữ liệu hỗn hợp. CSDL Database Cơ sở dữ liệu. KPDL Data mining Khai phá dữ liệu. PCDL Clustering Data Phân cụm dữ liệu. DW Data Warehouse Kho dữ liệu. DM Data Mart Kho dữ liệu cục bộ. KDD Knowledge Discovery in Data Khám phá tri thức trong dữ liệu MDL Minimum Description Length Chiều dài tối thiểu. Hình 1.3: Phân cụm tập S.
tailieu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Mục đích của quá trình phân cụm là phát hiện ra cấu trúc của tập dữ liệu đang xét, tìm ra mối liên hệ giữa các phần tử và thậm chí trong một số trường hợp phát hiện ra các phần tử dị thường (outlier). Các thuật toán phân cụm được nghiên cứu và giới thiệu từ những năm 50 của thế kỷ XX. Các thuật toán điển hình có thể kể đến như K-Means, Fuzzy C-Means, thuật toán phân cụm dựa trên đồ thị (GC), thuật toán phân cụm dựa trên mật độ (DBSCAN) [1.
tailieu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Hakan Cevikalp và cộng sự (2017) thực hiện tra cứu ảnh dựa trên cấu trúc đồ thị và cây phân cấp nhị phân. và cộng sự (2017) đề xuất hệ tìm kiếm ảnh theo nội dung dựa trên đồ thị cụm chữ ký nhị phân. Tác giả thực hiện gom cụm chữ ký nhị phân mô tả đặc trưng thị giác cấp thấp của ảnh và tạo đồ thị cụm lưu trữ các chữ ký nhị phân này nhằm nâng cao hiệu quả tìm kiếm ảnh. Tuy nhiên, nhóm tác giả vẫn chưa trích xuất được ngữ nghĩa cho hình ảnh và tìm kiếm dựa trên ngữ nghĩa này..
tailieu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
NGHIÊN CỨU PHƯƠNG PHÁP TRA CỨU ẢNH DỰA TRÊN PHƯƠNG PHÁP PHÂN CỤM ĐỒ THỊ.
tailieu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
PHÂN CỤM DỮ LIỆU. Phân cụm là gì. Một số phương pháp phân cụm dữ liệu cơ bản. Phân cụm dựa trên ràng buộc. Các phương pháp phân cụm dựa trên ràng buộc. Hình 1.1 Phân cụm k-Means. Hình 4.5 Kết quả phân cụm trên bộ dữ liệu Iris. Hình 4.6 Kết quả phân cụm của một số phương pháp khác trên bộ dữ liệu Iris 38 Hình 4.7 Cấu trúc mạng LabNet khi dữ liệu được sử dụng là MNIST. Hình 4.9 Kết quả phân cụm trên bộ dữ liệu MNIST. Hình 4.10 Biểu đồ kết quả phân cụm một số phương pháp trên MNIST.
dlib.hust.edu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Luận văn này đề cập đến một phơng pháp phân loại mới dựa trên kỹ thuật đồ thị. ý tởng mới này có thể áp dụng để phân loại không những văn bản mà còn rộng rãi hơn nữa. Nguyễn Thanh Thuỷ, tôi chọn bài toán xử lý cụ thể đặt ra trong luận văn này là Phân loại th điện tử bằng kỹ thuật khai phá dựa trên đồ thị.
tailieu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Sau đó nó đƣợc sử dụng để phân lớp các dữ liệu chƣa gán nhãn. Các phƣơng pháp học nửa giám sát dựa trên đồ thị bắt đầu với một đồ thị mà tại đó các đỉnh là các điểm dữ liệu đã đƣợc gán nhãn và chƣa đƣợc gán nhãn, và các cạnh (có trọng số) phản ánh sự tƣơng tự của các đỉnh. Với ý tƣởng nhƣ vậy, học nửa giám sát đƣợc áp dụng cho việc phân lớp dữ liệu. Cho tập dữ liệu: X = {x 1 ..x ℓ , x ℓ+1 ..x n } R m. Ban đầu, các dữ liệu đã đƣợc gán nhãn y i {0,1}, i=1,..,ℓ.
repository.vnu.edu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
ĐỊNH TUYẾN KHÔI PHỤC TRÊN ĐỒ THỊ PHĂNG DỰA TRÊN THÔNG TIN VỊ TRÍ CHO. ĐỊNH TUYẾN KHÔI PHỤC TRÊN ĐỒ THỊ PHĂNG DỰA TRÊN THÔNG TIN VỊ TRÍ CHO MẠNG CẢM BIẾN KHÔNG DÂY. Ngành: Công nghệ thông tin. Em xin cam đoan nội dung của luận văn “Định tuyến khôi phục trên đồ thị phẳng dựa trên thông tin vị trí cho mạng cảm biến không dây” là sản phẩm do em thực hiện dƣới sự đồng hƣớng dẫn của TS Trần Trúc Mai và TS Lê Đình Thanh..
tailieu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Một số kỹ thuật phân cụm đồ thị dữ liệu 1.2.3.1. Thuật toán phân cụm quang phổ. Thuật toán phân cụm quang phổ phi chuẩn. Thuật toán phân cụm quang phổ chuẩn hóa. Thuật toán phân cụm Markov. Output: Kết quả phân cụm đồ thị 1. Output: Kết quả phân cụm đồ thị G 0 . so với các thuật toán phân hoạch quang phổ, dựa trên việc thực nghiệm trên một lượng lớn các đồ thị dữ liệu. Output: Kết quả phân cụm đồ thị G..
tailieu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Kết quả phân cụm của thuật toán SSDBSCAN trên tập dữ liệu từ UCI[7]. Thuật toán phân cụm nửa giám sát dựa trên đồ thị (SSGC). Thuật toán phân cụm nửa giám sát dựa trên đồ thị (SSGC) được giới thiệu năm 2017[8]. Thuật toán SSGC chỉ sử dụng một tham số - k láng giềng gần nhất.. Dựa trên đồ thị k-NNG được định nghĩa ở trên, thuật toán phân cụm nửa giám sát dựa trên đồ thị được phát triển, gọi tắt là SSGC. Thuật toán được mô tả như sau:. Thuật toán 3: SSGC.
tailieu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Phân cụm Phân cụ cho các đối tượ Các kỹ Trong bài báo, cụm mờ (FCM phân cụm mờ người dùng cu ink và Cannot Yasuno được bổ sung v được xác định. giá trị mức xá là cận trê là cận dướ à tâm cụm i.. à giá trị độ thu. m bán giám sá ụm dữ liệu [1]. bán giám sát ung cấp. át mờ ] là quá trình ng một cụm là cụm: phân cụm. m cứng, phân g vào thuật to ất dựa trên việ ng dựa trên cá 13] cho phân c ợc gán nhãn v một thuật toán p. n bố và các ngư ác giá trị đầu r g). p các đối tượn còn các đối tư cụm mờ, phâ án
tailieu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Sơ đồ thuật toán học FMNN đƣợc mô tả trên Hình 2.. Sơ đồ thuật toán học FMNN. FMNN phân cụm là mạng nơron hai lớp [13]. Có siêu hộp nào chứa. Có chồng lấn siêu hộp?. Dữ liệu vào đã hết?. Co lại siêu hộp n y. Mở rộng siêu hộp. siêu hộp B j. Trong phần này, chúng tôi trình bày mô hình đề xuất lựa chọn hạt giống cho phân cụm bán giám sát dựa trên FMNN phân cụm. Thuật toán học xây dựng tập hạt giống lớn và với số truy vấn ngƣời sử dụng thấp.
LV_VuThiBichThao.pdf
repository.vnu.edu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Phần này sẽ giới thiệu các thuật toán phân cụm dựa vào phân hoạch sau:. Thuật toán A. Thuật toán phân cụm K-Medoids. Các phương pháp phân cụm phân cấp. Phƣơng pháp phân cụm này tạo ra đồ thị dữ liệu. Kết quả của phân cụm phân cấp thƣờng đƣợc biểu diễn theo dạng biểu đồ hình cây. Các thuật toán phân cụm trƣớc đây theo phƣơng pháp phân cấp nhƣ AGNES và DIANA (Kaufman &. BIRCH là một phƣơng pháp phân cụm phân cấp theo “Bottom - Up”.
tailieu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Phần này giới thiệu các khái niệm cơ bản về khai phá dữ liệu và phân cụm dữ liệu. Các phương pháp, lãnh vực và các hướng tiếp cận trong phân cụm dữ liệu.. Phần 2: Phương pháp phân cụm dữ liệu dựa trên mật độ. Phần này trình bày chi tiết phương pháp phân cụm dữ liệu dựa trên mật độ và các thuật toán tiêu biểu của phương pháp này.. Xây dựng chương trình thực nghiệm phân cụm dữ liệu dựa trên mật độ với giải thuật DBSCAN.. Tổng quan về khai phá dữ liệu 1.1.1.
www.academia.edu Xem trực tuyến Tải xuống
Một csdl đồ thị đại diện cho một mạng có thể được sử dụng để làm giàu cho tri thức hoạt động dựa trên các mối tương quan sự kiện. Ngày nay, csdl đồ thị đã đươc sử dụng thành công trong các lĩnh vực viễn thông, quản lý và phân tích mạng, quản lý nền tảng đám mây, trung tâm dữ liệu và quản lý phần tử IT. Với quản lý và phân tích mạng, một giải pháp điều khiển truy cập csdl đồ thị cho phép cả 2 loại truy vấn top-down và bottom-up.
LUAN VAN HOAN CHINH .pdf
repository.vnu.edu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Chameleon là một thuật toán phân cụm phân cấp sử dụng mô hình động để xác định sự giống nhau giữa các cặp cụm [2]. Nó dựa trên việc xem xét điểm yếu hai thuật toán phân cụm phân cấp là ROCK và CURE. Chameleon sử dụng một thuật toán cụm đồ thị để cụm đồ thị k nearest neighbor thành một số lượng lớn của các phân cụm nhỏ. Nó sau đó sử dụng thuật toán phân cụm phân cấp dạng tích lũy để hòa nhập các phân cụm con dựa trên sự giống nhau của chúng.
tailieu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Kỹ thuật phân cụm dựa trên mật độ không thích hợp với dữ liệu nhiều chiều, để giải quyết cho đòi hỏi này, người ta đã dử dụng phương pháp phân cụm dựa trên lưới. Đây là phương pháp dựa trên cấu trúc dữ liệu lưới để PCDL, phương pháp này chủ yếu tập trung áp dụng cho lớp dữ liệu không gian. như dữ liệu được biểu diễn dưới dạng cấu trúc hình học của đối tượng trong không gian cùng với các quan hệ, các thuộc tính, các hoạt động của chúng. 9 Phân cụm dữ liệu dựa trên mật độ:.