« Home « Kết quả tìm kiếm

Phân cụm mờ

Tìm thấy 12+ kết quả cho từ khóa "Phân cụm mờ"

Một số thuật toán phân cụm mờ và bài toán phân tích dữ liệu khách hàng ngân hàng

000000253277.pdf

dlib.hust.edu.vn

ĐỖ THỊ TÂM MỘT SỐ THUẬT TOÁN CỤM MỜ VÀ BÀI TOÁN PHÂN TÍCH DỮ LIỆU KHÁCH HÀNG NGÂN HÀNG LUẬN VĂN THẠC SỸ KHOA HỌC Chuyờn ngành Quản trị Kinh doanh NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: PGS.TSKH BÙI CễNG CƯỜNG HÀ NỘI - 2010 Một số thuật toán phân cụm mờ và bài toán phân tích dữ liệu khách hàng ngân hàngĐỗ Thị Tâm - Đảm bảo Toán học cho máy tính và hệ thống tính toán Mục lụcMục lục. 2Chơng 1 - Phân cụm mờ. 41.1 Phân cụm mờ là gì. 41.2 Thuật toán phân cụm mờ FCM (Fuzzy C -means. 41.2.1 Thuật toán. 51.2.2 Ưu điểm

Tìm hiểu một số lớp mạng nơron nhân tạo ứng dụng vào bài toán phân cụm mờ

repository.vnu.edu.vn

Tìm hiểu một số lớp mạng nơron nhân tạo ứng dụng vào bài toán phân cụm mờ. Abstract: Giới thiệu về mạng nơron và bài toán phân cụm dữ liệu. Trình bày một số lớp mạng nơron nhân tạo liên quan đến quá trình xây dựng mạng FBACN (Mạng phân cụm kết hợp hai hướng mờ): mạng truyền thẳng, mạng có nối ngược Hopfield, mạng kiểu bộ nhớ kết hợp hai chiều (BAM). Ứng dụng mạng nơron đa khớp nối vào bài toán phân cụm dữ liệu mờ. Keywords: Bài toán phân cụm dữ liệu.

Về tính hiệu quả của các thuật toán tối ưu tiến hóa cho phân cụm mờ và ứng dụng trong phân tích nhu cầu khách hàng

repository.vnu.edu.vn

VỀ TÍNH HIỆU QUẢ CỦA CÁC THUẬT TOÁN TỐI ƢU TIẾN HÓA CHO PHÂN CỤM MỜ VÀ ỨNG DỤNG. CHƢƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ PHÂN CỤM MỜ. Tập mờ. Giới thiệu về phân cụm mờ. Khái quát phân cụm. Các bước phân cụm. Phân cụm mờ. Thuật toán Fuzzy C – Means (FCM. Thuật toán Fuzzy C - Means. CHƢƠNG 2: CÁC THUẬT TOÁN TỐI ƢU TIẾN HÓA CHO PHÂN CỤM MỜ. Tính toán tiến hóa. Các dạng của thuật toán tiến hóa. Thuật toán lập trình tiến hóa. Chiến lược tiến hóa. Thuật toán di truyền. Tiến hóa vi phân. Thuật toán văn hóa.

Phân cụm mờ trọng số địa lý

00050003624.pdf

repository.vnu.edu.vn

Cho đến nay, thuật toán phân cụm mờ trọng số địa lý tốt nhất cho bài toán này là thuật toán MIPFGWC [10]. Thuật toán này được xây dựng dựa trên các lý thuyết về tập mờ trực cảm, phân cụm mờ xác suất và mô hình SIM 2 và đã được kiểm chứng về chất lượng phân cụm khi so sánh với một số thuật toán khác như NE [24], FGWC [12] và IPFGWC [8].

Phân cụm mờ với đại số gia tử và ứng dụng

000000254156.pdf

dlib.hust.edu.vn

phân cụm dữ liệu. 444 Phân cụm mờ với Đại số gia tử 464.1 Đặt vấn đề. 484.3 Thuật toán xác định trọng số. 514.4 Thuật toán phân cụm mờ với Đại số gia tử - HAFCM. 555 Các ứng dụng của Thuật toán phân cụm mờ với ĐSGT 575.1 Giải thuật di truyền. 60v Mục lục5.2 Ứng dụng trong bài toán phân cụm với dữ liệu nhân tạo. 615.3 Ứng dụng trong bài toán phân cụm với dữ liệu thực đa chiều. 395.1 Kết quả phân cụm của 3 thuật toán. 82.1 Ví dụ về phân cụm dữ liệu. 142.2 Một số bước trong bài toán phân cụm. 232.6

Phân cụm mờ với đại số gia tử và ứng dụng

000000254156-TT.pdf

dlib.hust.edu.vn

TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨĐề tài: Phân cụm mờ với Đại số gia tử và ứng dụng.Tác giả luận văn: Đinh Khắc Đông – Khóa: 2009.Người hướng dẫn: PGS.

Tiếp cận mờ trong phân cụm dữ liệu

repository.vnu.edu.vn

Chương 2: Phân cụm dữ liệu mờ. phân tích kỹ thuật phân cụm rõ và phân cụm mờ, trình bày hai thuật toán phân cụm mờ điển hình: C-means mờ (viết tắt là FCM) và mở rộng của nó là thuật toán Gustafson-Kessel (viết tắt là GK).. Chương 3: Số cụm và chỉ số đánh giá. Trong chương 3, luận văn đặc tả vấn đề ước lượng số cụm trong bài toán phân cụm.

Tập thô và bài toán phân cụm

LV_VuThiBichThao.pdf

repository.vnu.edu.vn

CHƢƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ PHÂN CỤM DỮ LIỆU. Các phƣơng pháp và các thuật toán phân cụm dữ liệu. Các phƣơng pháp phân cụm phân cấp. Các phƣơng pháp phân cụm dựa trên lƣới. Phân cụm thô (Rough C-means. Phân cụm mờ. Phân cụm thô-mờ (Rough-Fuzzy C-means. Phân cụm bóng. 4.2 Phân cụm ảnh sử dụng phân cụm thô và phân cụm mờ. 4.3 Thử nghiệm phân cụm ảnh sử dụng phân cụm thô và phân cụm mờ. Hình 1.1 Ví dụ về phân cụm. Hình 1.3 Biểu đồ biểu diễn các mẫu trong phân cụm phân cấp.

Tập thô và bài toán phân cụm

00050004190.pdf

repository.vnu.edu.vn

Trong phân cụm cứng đối tượng được phân thành các cụm khác nhau, mỗi đối tượng thuộc về chính xác một cụm, ngược lại ở phân cụm mềm các đối tượng có thể thuộc về nhiều hơn một cụm và mỗi đối tượng có độ thuộc với cụm. Cụ thể trong luận văn, tôi sẽ nghiên cứu các thuật toán phân cụm trong cả hai loại phân cụm này: Phân cụm thô (phân cụm cứng) và phân cụm mờ (phân cụm mềm). Ngoài ra tôi cũng nghiên cứu thêm về 2 thuật toán kết hợp từ hai loại phân cụm trên là phân cụm thô mờ và phân cụm bóng..

Các thuật toán phân cụm dữ liệu và ứng dụng

000000253686.pdf

dlib.hust.edu.vn

Tuy nhiên Zadeh đã đưa ra định nghĩa phân cụm dựa trên khái niệm các tập mờ là phân cụm mờ X thành m-cụm dựa trên m hàm uj trong đó :→[0,1. Hàm uj(x) được gọi là một hàm thuộc và nó phản ánh mức độ mà véc tơ dạng x là thuộc cụm dạng thứ j (j = 1,..,m) 2.2. Độ đo sự gần gũi 2.2.1 Định nghĩa Độ đo sự gần gũi là đại lượng xác định mức tương quan lẫn nhau giữa các thực thể. Độ đo sự gần gũi được chia thành hai loại là độ đo không tương tự và độ đo tương tự.

Tập mờ viễn cảnh và ứng dụng

00050003625.pdf

repository.vnu.edu.vn

Chương này trình bày định nghĩa tập mờ viễn cảnh, một số tính chất và phép toán trên tập mờ viễn cảnh PFS. Đồng thời giới thiệu khái niệm khoảng cách giữa hai tập mờ viễn cảnh, là một trong những công cụ quan trọng trong phân cụm dữ liệu.. Phân cụm mờ viễn cảnh: Chương này nghiên cứu về phân cụm trên tập dữ liệu mờ viễn cảnh và đề xuất một số độ đo khoảng cách viễn cảnh tổng quát được mở rộng từ độ đo của Cuong &.

Xây dựng hệ thống tư vấn trong chuẩn đoán bệnh nha khoa từ kho dữ liệu ảnh

000000297361.pdf

dlib.hust.edu.vn

Khi đem ra ứng dụng, việc phân tích ảnh nha khoa của nha sĩ với trợ giúp của hệ thống chuẩn đoán sẽ giúp tăng độ chính xác khi đƣa ra quyết định. Do đó, việc nghiên cứu này có tính thực tiễn cao. Bố cục luận văn Chƣơng 1 - Tổng quan cơ sở lý thuyết: Chƣơng này nhắc lại một số lý thuyết cơ bản về tập mờ, hệ suy diễn mờ và thuật toán phân cụm mờ FCM.

Phân cụm mờ trọng số địa lý

FileLuanVan_N.T.T.Hoan_K18_Final_chuan_1_sua.pdf

repository.vnu.edu.vn

Thuật toán phân cụm dữ liệu theo trọng số địa lý CFGWC Context Fuzzy Geographically. Thuật toán phân cụm địa lý kết hợp ngữ cảnh IPFGWC Intuitionistic Possiblistic Fuzzy. Thuật toán phân cụm địa lý trên tập mờ trực cảm MIPFGWC Modification Intuitionistic. Thuật toán phân cụm địa lý hiệu chỉnh trên tập mờ trực cảm. Thuật toán phân cụm địa lý hiệu chỉnh trên tập mờ trực cảm sử dụng hàm nhân. Hình 1.3: Kết quả phân cụm khi sử dụng thuật toán FCM.

Phương pháp mô hình hóa mờ sử dụng phân cụm dữ liệu.

000000273378-tt.pdf

dlib.hust.edu.vn

Nghiên cứu, tìm hiểu các kiến thức liên quan về phân cụm dữ liệu cũng như hệ logic mờ - Đọc, hiểu, nắm rõ các khái niệm liên quan đến hệ logic mờ và các yêu cầu để thiết kế một mô hình logic mờ - Xây dựng một mô hình hóa mờ sử dụng phân cụm dữ liệu trong quá trình mờ hóa c) Các nội dung chính và đóng góp mới Luận văn trình bầy các khái niệm về cơ lý thuyết tập mờ và các phương pháp mô hình hóa mờ, với phương pháp chính là sử dụng tập mờ loại hai rời rạc và việc áp dụng giải thuật phân cụm vào quá

Phương pháp mô hình hóa mờ sử dụng phân cụm dữ liệu.

000000273378.pdf

dlib.hust.edu.vn

trình mô hình hoá mờ. 27 2.3.4 Mô hình mờ Mamdani. 27 2.4 Tổng quan về Phân cụm dữ liệu. 29 2.4.1 Giới thiệu về Phân cụm dữ liệu.

Các lược đồ phân cụm phân cấp bất biến

repository.vnu.edu.vn

Thủ tục phân cụm trong lược đồ này bao gồm 2 bước: tinh chỉnh các giá trị tương tự đã cho giữa các đối tượng và bao đóng bắc cầu lớn nhất-nhỏ nhất của quan hệ (mờ) định trị đạt được.. Khi tinh chỉnh các giá trị tương tự không được dùng và chỉ áp dụng bao đóng bắc cầu của quan hệ tương tự đã cho thì lược đồ phân cụm dẫn tới thủ tục phân cụm được đề xuất trong [29] thuật toán này tương tự như thuật toán liên kết đơn [17].

Phân cụm dữ liệu địa lý và áp dụng trong phân tích một số chỉ số kinh tế xã hội của các địa phương ở Việt Nam

repository.vnu.edu.vn

Thuật toán phân cụm dữ liệu theo trọng số địa lý. Thuật toán phân cụm địa lý kết hợp ngữ cảnh. Thuật toán phân cụm địa lý trên tập mờ trực cảm. Thuật toán phân cụm địa lý hiệu chỉnh trên tập mờ trực cảm. Thuật toán phân cụm địa lý hiệu chỉnh trên tập mờ trực cảm sử dụng hàm nhân. 11 CSDL Cơ sở dữ liệu. 12 UC Usecase Ca sử dụng. Ví dụ về dữ liệu thuộc tính. Dữ liệu địa lý. Mô hình ca sử dụng tổng quan của plug-inError! Bookmark not defined.. Hình 2.3: Biểu đồ lớp của plug-in.

Bài toán phân cụm giải thuật và các ứng dụng

295715-TT.pdf

dlib.hust.edu.vn

PHẦN II : PHÂN CỤM CÂN BẰNG  CHƯƠNG III : Bài toán phân cụm cân bằng Chương này giới thiệu cụ thể về bài toán phân cụm cân bằng, các nhu cầu thực tế của phân cụm nhưng cần thêm điều kiện ràng buộc cân bằng số điểm bằng nhau trong mỗi cụm. Chương cũng trình bày một cách tóm tắt về tiến trình thực hiện phân cụm dữ liệu theo yêu cầu mở rộng này. CHƯƠNG IV : Thuật toán phân cụm cân bằng Chương này nghiên cứu một cách chi tiết về thuật toán phân cụm cân bằng.

Phân cụm dữ liệu định danh với số chiều cao

repository.vnu.edu.vn

Phân cụm dữ liệu định danh với số chiều cao. Giới thiệu về khám phá tri thức và phân cụm dữ liệu. Tìm hiểu cách biểu diễn dữ liệu trong máy tính nhằm phục vụ cho quá trình phân cụm, giới thiệu độ tương đồng giữa các đối tượng trong tập dữ liệu, các phương pháp phân cụm dữ liệu. Trình bày một số thuật toán chính. Tư tưởng của phương pháp phân hoạch là tìm cách phân chia tập dữ liệu thành các tập không giao nhau, thỏa mãn điều kiện làm tối ưu hàm đánh giá.

Các thuật toán phân cụm dữ liệu và ứng dụng

000000253686-TT.pdf

dlib.hust.edu.vn

1 TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ Đề tài: Các thuật toán phân cụm dữ liệu và ứng dụng.