« Home « Kết quả tìm kiếm

Thuật toán phân cụm dữ liệu

Tìm thấy 20+ kết quả cho từ khóa "Thuật toán phân cụm dữ liệu"

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.

Các thuật toán phân cụm dữ liệu và ứng dụng

000000253686.pdf

dlib.hust.edu.vn

tiến của chúng trong phân cụm dữ liệu là các thuật toán phân cụm tuần tự.

Một số vấn đề về phân cụm dữ liệu và ứng dụng trong ngành BHXH

repository.vnu.edu.vn

Chương 2: Phân tích chi tiết các vấn đề cơ bản trong phân cụm dữ liệu, tóm tắt các đặc trưng của các phương pháp phân cụm dữ liệu được sử dụng phổ biến và một số thuật toán phân cụm dữ liệu.. Chương 3: Áp dụng một thuật toán phân cụm dữ liệu vào khai phá dữ liệu của ngành bảo hiểm xã hội.. on Knowledge Discovery and Data Mining, Portland, Oregon, 1996.

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

CHƢƠNG 1: DỮ LIỆU ĐỊA LÝ VÀ PHÂN CỤM DỮ LIỆU ĐỊA LÝ. 1.1 GIS và dữ liệu địa lý. 10 1.1.2 Dữ liệu địa lý. 1.1.2.1 Dữ liệu không gian. 1.1.2.2 Dữ liệu thuộc tính. 1.2 Tổng quan về phân cụm dữ liệu địa lý. 1.2.1 Khái niệm về phân cụm dữ liệu. 1.2.2 Ứng dụng của phân cụm dữ liệu địa lý. 1.2.3 Các thuật toán phân cụm dữ liệu địa lý. 1.2.3.1 Thuật toán FCM. 1.2.3.2 Thuật toán NE. 1.2.3.3 Thuật toán FGWC. 1.2.3.4 Thuật toán CFGWC. 1.2.3.5 Thuật toán CFGWC 2. 1.2.3.6 Thuật toán IPFGWC. 1.2.3.7 Thuật toán

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

000000253277.pdf

dlib.hust.edu.vn

nghiệp. 14Chơng 3 - Kết quả thực nghiệm. 263.1 Chuẩn bị dữ liệu. 263.2 Đọc dữ liệu. 283.4 Cài đặt thuật toán phân cụm. 293.4.1 Thuật toán phân cụm mờ FCM. 303.5 Phân cụm ngành nghề. 313.6 Phân cụm Quy mô. 343.7 Phân cụm doanh n ghiệp. 43 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 Mở đầuHoạt động ngân hàng trong nền kinh tế thị tr ờng là một trong những hoạt độngkinh tế chứa đầy rủi ro.

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

Các thuật toán phân cụm hƣớng tới việc tìm kiếm cấu trúc trong dữ liệu. Các vấn đề liên quan tới bài toán phân cụm dữ liệu là vấn đề biểu diễn dữ liệu trong máy tính, xác định phƣơng pháp, từ đó đƣa ra thuật toán cụ thể để áp dụng, đồng thời xác định độ tƣơng đồng giữa các đối tƣợng. Các thuật toán phân cụm nhóm các đối tƣợng, hay các dữ liệu thành phần dựa trên độ tƣơng đồng giữa các cặp đối tƣợng. Các phương pháp và các thuật toán phân cụm dữ liệu.

Ứng dụng kỹ thuật đa mục tiêu vào phân cụm dữ liệu

LUAN VAN HOAN CHINH .pdf

repository.vnu.edu.vn

Phân cụm dữ liệu đơn mục tiêu và phân cụm dữ liệu đa mục tiêu [1]. Phân cụm dữ liệu đơn mục tiêu. Bài toán phân cụm dữ liệu đa mục tiêu. Cho trước xác suất lai và phân cụm và xác suất biến dị p m. Ứng dụng của GA trong các thuật toán phân cụm. Thuật toán áp dụng cho họ các thuật toán phân cụm phân hoạch được áp dụng như sau:. SL: Kích thước tối đa mà mảng lưu trữ được làm đầy trước quá trình phân cụm..

Phân cụm dữ liệu dựa trên đồ thị sử dụng cây khung cự tiểu

LUANVAN.pdf

repository.vnu.edu.vn

Nếu bảng Open trống, bộ dữ liệu con tƣơng ứng với thị con trong bảng Closed sẽ ƣợc ƣ v o S. Hình (a) minh họa bộ dữ liệu con của hình 2.4(c);. Hình (b) thuật toán phân cụm rời ƣợc áp dụng cho các bộ dữ liệu con. Thuật toán 2. Thuật toán phân cụm tự đ ng. Input: T1 và T2, hai vòng MST của một bộ dữ liệu con ƣợc t o bởi thuật toán 1..

Bài toán phân cụm giải thuật và các ứng dụng

295715.pdf

dlib.hust.edu.vn

. 42 IV.3.1 Thuật toán phân phối. 43 IV.3.2 Thuật toán lọc. 46 Học viên : Nguyễn Hoàng Anh – CNTT1 – 2012B Page 9 Chương V : Cài đặt thử nghiệm. 48 Dữ liệu bản đồ từ OpenStreetMap. 48 Thiết kế dữ liệu cho một điểm. 49 Xử lí nguồn dữ liệu bản đồ. 49 Hiển thị các cụm dữ liệu lên Google Map. 51 V.2.1 Thuật toán K-means. 53 V.2.2 Thuật toán phân cụm cân bằng. 53 Chia 3 cụm theo phân cụm cân bằng. 54 Chia 4 cụm theo phân cụm cân bằng. 60 Học viên : Nguyễn Hoàng Anh – CNTT1 – 2012B Page 10 LỜI NÓI ĐẦU

Phân cụm mờ trọng số địa lý

FileLuanVan_N.T.T.Hoan_K18_Final_chuan_1_sua.pdf

repository.vnu.edu.vn

Kết quả phân cụm bộ dữ liệu trên sử dụng các thuật toán FCM, NE, FGWC, CFGWC, IPFGWC, MIPFGWC đƣợc thể hiện trong các hình . hình 1.8 là hình phân bố các cụm của thuật toán FGWC. thuật toán CFGWC. thuật toán IPFGWC. Trong chƣơng này, chúng tôi đã trình bày tổng quan về các thuật toán phân cụm dữ liệu địa lý, và kết quả cho thấy thuật toán MIPFGWC là thuật toán phân cụm mờ trọng số địa lý tốt nhất.

Ứng dụng thuật toán phân cụm trong xây dựng ảnh chỉ số

000000240075.pdf

dlib.hust.edu.vn

Kiều Huy Thắng ỨNG DỤNG THUẬT TOÁN PHÂN CỤM TRONG XÂY DỰNG ẢNH CHỈ SỐ LUẬN VĂN THẠC SỸ KHOA HỌC Ngành: Toán Công nghệ NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: PGS. 6 CHƯƠNG I TỔNG QUAN VỀ ẢNH SỐ. 7 2 Các định dạng ảnh cơ bản trong ảnh số. Dữ liệu nén. Định dạng JPEG. Định dạng RAW. Định dạng PNG. Định dạng TIFF. Định dạng PSD. Các thuật toán về lập bảng chỉ số. Các thuật toán về phân cụm màu cho bài toán rút gọn màu. 27 * Thuật toán K-mean Thuật toán C-mean .

Nghiên cứu độ đo tương tự hỗn hợp trong phát hiện tri thức từ dữ liệu

277006.pdf

dlib.hust.edu.vn

Phân lớp dữ liệu kinh tế - xã hội Việt Nam bằng kỹ thuật láng giềng gần nhất với độ đo tương tự hỗn hợp. 91 3.2.6.1 Tổng quan về các bộ dữ liệu kinh tế - xã hội Việt Nam dùng thử nghiệm. 91 3.2.6.2 Trích lọc dữ liệu. 93 3.2.6.3 Phân lớp với bộ dữ liệu Tiểu học. 93 3.2.6.4 Phân lớp với bộ dữ liệu Ngân hàng. 97 3.3 Bài toán phân cụm dữ liệu với thuật toán k-medoids sử dụng độ đo tương tự hỗn hợp MSM-R. 105 3.3.1 Thuật toán phân cụm dữ liệu k-medoids. 106 3.3.2 Phân cụm dữ liệu kinh tế - xã hội Việt

Nghiên cứu các kỹ thuật phân cụm dữ liệu và ứng dụng

repository.vnu.edu.vn

Nghiên cứu các kỹ thuật phân cụm dữ liệu và ứng dụng. ngành: Hệ thống thông tin. Tổng quan về khai phá tri thức, khai phá dữ liệu. qui trình khai phá tri thức, khai phá dữ liệu … Trình bày tổng quan về phân cụm dữ liệu, một số phương pháp phân cụm dữ liệu dữ liệu phổ biến như phân cụm phân hoạch, phân cụm phân cấp, phân cụm dựa trên mật độ, phân cụm dựa trên lưới. trình bày một số giải thuật điển hình của mỗi phương pháp phân cụm. Hệ thống thông tin. Dữ liệu. Công nghệ thông tin.

Phân cụm dữ liệu định danh với số chiều cao

repository.vnu.edu.vn

Trong các phương pháp phân cụm, thuật toán k-means do MacQueen (1967 ) đề xuất có độ phức tạp thấp, thích hợp với dữ liệu lớn và có số chiều cao. thuật toán này được dùng cho dữ liệu số sau đó được phát triển thành thuật toán k- modes cho các dữ liệu định danh. Tuy nhiên khi dữ liệu nhiều chiều, việc xem đồng thời các thuộc tính như nhau khi phân cụm ở thuật toán này không thích hợp và người ta phát triển nhiều thuật toán mới..

Bài toán phân cụm giải thuật và các ứng dụng

295715-TT.pdf

dlib.hust.edu.vn

Lấy mẫu một tập hợp nhỏ các điểm đại diện  Phân cụm dữ liệu mẫu thành các cụm khởi tạo  Phân phối (populating) những cụm khởi tạo đó với phần dữ liệu còn lại, tuân theo điều kiện lọc (refining) Tập dữ liệu đầu vào được dùng để cài đặt giải thuật là các điểm ATM có trong bản đồ Hà Nội từ nguồn OpenStreetMap. Tuy nhiên, để thu được các kết quả tốt hơn nữa, luận văn có đề xuất thêm một bước hậu xử lí nằm ngoài thuật toán.

Thiết kế Cơ sở dữ liệu phân tán sử dụng các kỹ thuật Khai phá dữ liệu.

000000295700.pdf

dlib.hust.edu.vn

Kỹ thuật phân đoạn ngang cổ điển. Phân đoạn ngang sử dụng kỹ thuật phân cụm dữ liệu k-Medoids. Mô hình dữ liệu. Thuật toán phân cụm. Thuật toán phân đoạn ngang sử dụng kỹ thuật phân cụm k-Medoids. Phân đoạn ngang sử dụng kỹ thuật phân cụm dữ liệu với số cụm tự động đƣợc phát hiện trong quá trình thực hiện phân cụm.

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

000000273378.pdf

dlib.hust.edu.vn

cụm dữ liệu. 29 2.4.1 Giới thiệu về Phân cụm dữ liệu.

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

000000273378-tt.pdf

dlib.hust.edu.vn

Học viên thực hiện: Nguyễn Thị Thi –CB120115 1 TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ Đề tài: Phương pháp mô hình hóa mờ sử dụng phân cụm dữ liệu Tác giả luận văn: Nguyễn Thị Thi Khóa: 2012B Người hướng dẫn: PGS.TS. Trần Đình Khang Nội dung tóm tắt: a) Lý do chọn đề tài Đề tài “Phương pháp mô hình hóa mờ sử dụng phân cụm dữ liệu” là một trong những phương pháp của logic mờ trong bài toán xây dựng mô hình hóa mờ.

Tập thô và bài toán phân cụm

00050004190.pdf

repository.vnu.edu.vn

Tập thô và bài toán phân cụm. Phân cụm dữ liệu. Tập thô. Phân cụm dữ liệu là một kỹ thuật quan trọng trong công nghệ tri thức, nó được ứng dụng rộng rãi và đa dạng trong các ngành khoa học như sinh học, tâm lý học, y học, ngành marketing, thị giác máy tính, và điều kiển học v.v. Phân cụm dữ liệu tổ chức dữ liệu bằng cách nhóm các đối tượng có độ tương đồng cao vào một cụm, các đối tượng thuộc các cụm khác nhau có độ tương đồng thấp hơn so với các đối tượng trong cùng một cụm.