Thuật toán phân cụm dữ liệu mờ

... kỹ thuật tiếp cận trong phân cụm dữ liệu 9 Phân cụm phân hoạch: Phương pháp phân cụm phân hoạch nhằm phân một tập dữ liệu có n phần tử cho trước thành k nhóm dữ liệu sao cho: mỗi phần tử dữ liệu ... nhóm dữ liệu và mỗi nhóm dữ liệu có tối thiểu ít nhất một phần tử dữ liệu. Một số thuật toán phân cụm phân hoạch điển hình: k-means, PAM, CLARA, CLARANS,… 9 Phân cụm d ữ liệu phân cấp: Phân cụm phân ... C-means) Thuật toán phân cụm dữ liệu mờ FCM giống như k-means đều sử dụng chung một chiến lược phân cụm dữ liệu. FCM chia phân tập dữ liệu ban đầu thành c cụm mờ, trong đó mỗi đối tượng dữ liệu thuộc...

24
1,068
10

Tìm hiểu và cài đặt một số thuật toán phân cụm dữ liệu cơ bản

... quyết định. Có rất nhiều kĩ thuật trong phân cụm dữ liệu như :phân cụm dữ liệu phân hoạch, phân cụm dữ liệu phân cấp, phân cụm dựa trên mật độ, …Tuy nhiên các kĩ thuật này đều hướng tới hai ... về kỹ thuật phân cụm dữ liệu phân hoạch bởi cơ sở dữ liệu ta tiến hành nghiên cứu là cơ sở dữ liệu không gian tĩnh có chứa nhiễu. Phương pháp phân cụm phân hoạch nhằm phân một tập dữ liệu có ... 1.2. Bài toán phân cụm dữ liệu 7 1.3. Kiểu dữ liệu và độ đo tương tự sử dụng trong bài toán phân cụm dữ liệu 7 1.4. Khái niệm về tương tự và phi tương tự 10 1.5. Ứng dụng của phân cụm dữ liệu...

37
1,140
5

Tài liệu Luận văn: Tìm hiểu và cài đặt một số thuật toán phân cụm dữ liệu cơ bản pptx

... quyết định. Có rất nhiều kĩ thuật trong phân cụm dữ liệu như :phân cụm dữ liệu phân hoạch, phân cụm dữ liệu phân cấp, phân cụm dựa trên mật độ, …Tuy nhiên các kĩ thuật này đều hướng tới hai ... vectơ dữ liệu trong cụm đang xét. Tham số đầu vào của thuật toán là số cụm k, và tham số đầu ra của thuật toán là các trọng tâm của các cụm dữ liệu. Độ đo khoảng cách D giữa các đối tượng dữ liệu ... là hình ảnh mô phỏng vấn đề phân cụm dữ liệu của thuật toán K-MEANS và PAM: Input: Tập dữ liệu có n phần tử, số cụm k Out Put: k cụm dữ liệu sao cho chất lượng phân hoạch là tốt nhất. BEGIN...

Tài liệu Đồ án tốt nghiệp Thuật toán Phân cụm dữ liệu nửa giám sát doc

... quy Thuật toán Phân cụm dữ liệu nửa giám sát 172.4 Một số ứng dụng của phân cụm dữ liệu Phân cụm dữ liệu được ứng dụng vào rất nhiều lĩnh vực như thương mại, sinh học, phân tích dữ liệu ... hiện của thuật toán. Hiện nay, các kỹ phân cụm dữ liệu có thể phân loại theo các cách tiếp cận chính sau : 2.3.1 Phân cụm phân hoạch Phương pháp phân cụm phân hoạch nhằm phân một tập dữ liệu ... phân cụm phân hoạch và phương phân cụm phân cấp, nghĩa là kết quả thu được của phương pháp phân cấp có thể cải tiến thông quan bước phân cụm phân hoạch. Phân cụm phân hoạch và phân cụm phân...

Bài toán phân cụm dữ liệu và phân cụm mờ

... hợp....................................................................................................56 3.5 Vấn đề mờ hoá dữ liệu. ................................................................................................57 3.5.1. Bài toán phân cụm dữ liệu và phân cụm mờ. .......................................................58 ... khai phá dữ liệu 2 TOÁN TỬ MỜ CÓ NGƯỠNG Sự ra đời của công nghệ tính toán mờ xuất phát từ các giới thiệu về tập mờ của Zadeh năm 1965 [41]. Hiện nay, có thể nói, công nghệ tính toán mờ là một ... đầu bằng việc tìm hiểu về các toán tử mờ và một số tính chất đặc trưng của chúng. 2.1 Toán tử mờ Toán tử mờ là những phép toán trên lôgíc mờ, nghĩa là những phép toán trên các giá trị lôgíc của...

nghiên cứu kỹ thuật phân cụm dữ liệu mờ và ứng dụng chẩn đoán bệnh trên ô tô

... về phân cụm dữ liệu mờ. Chương 2: Nghiên cứu một số kỹ thuật phân cụm dữ liệu, phân cụm dữ liệu mờ. - Những kỹ thuật tiếp cận trong phân cụm dữ liệu. - Một số thuật toán cơ bản trong phân cụm ... xử lý dữ liệu qua thực tế để làm cơ sở dữ liệu. Từ đó, nghiên cứu về khai phá dữ liệu, phân cụm dữ liệu, nghiên cứu một số kỹ thuật phân cụm dữ liệu mờ và thuật toán phân cụm dữ liệu mờ, để ... yêu cầu bài toán đặt ra. Vì vậy, mục đích chính của luận văn là: - Nghiên cứu về khai phá dữ liệu, phân cụm dữ liệu, kỹ thuật phân cụm dữ liệu mờ, thuật toán phân cụm dữ liệu mờ. - Ứng dụng...

Nghiên cứu các thuật toán phân lớp dữ liệu dựa trên cây quyết định

... thức lưu trữ phân chia dữ liệu, và một số đặc điểm khác, C4.5 là thuật toán phổ biến nhất khi phân lớp tập dữ liệu vừa và nhỏ, SPRINT là thuật toán tiêu biểu áp dụng cho những tập dữ liệu có kích ... Tổng quan về phân lớp dữ liệu trong data mining 1.1.1. Phân lớp dữ liệu Ngày nay phân lớp dữ liệu (classification) là một trong những hướng nghiên cứu chính của khai phá dữ liệu. Thực tế ... Hình 3 - Quá trình phân lớp dữ liệu - (b2) Phân lớp dữ liệu mới Trong mô hình phân lớp, thuật toán phân lớp giữ vai trò trung tâm, quyết định tới sự thành công của mô hình phân lớp. Do vậy chìa...

67
1,579
4

Tiểu luận khai phá dữ liệu: SỬ DỤNG WEKA VỚI CSDL SEGMENT TEST ÁP DỤNG THUẬT TOÁN PHÂN CỤM REPTree

... lý dữ liệu - Trong qui trình khai phá dữ liệu, công việc xử lý dữ liệu trước khi đưa vào các mô hình là rất cần thiết, bước này làm cho dữ liệu có được ban đầu qua thu thập dữ liệu (gọi là dữ ... patterns) dữ liệu cho mô hìnho Clean data: Làm sạch dữ liệu như xóa bỏ các dữ liệu bất thường (Outlier) Transformation: Chuyển đổi dữ liệu cho phù hợp với các mô hình như chuyển đổi dữ liệu từ ... hóa dữ liệu) : Nếu bạn có dữ liệu liên tục nhưng một vài mô hình chỉ áp dụng cho các dữ liệu rời rạc (như luật kết hợp chẳn hạn) thì bạn phải thực hiện việc rời rạc hóa dữ liệu.  Tiền xử lý dữ...

25
1,946
8

Phân cụm dữ liệu bài toán và các giải thuật theo tiếp cận phân cấp

... quyết định. Có rất nhiều kĩ thuật trong phân cụm dữ liệu như: phân cụm dữ liệu phân hoạch, phân cụm dữ liệu phân cấp, phân cụm dựa trên mật độ, Tuy nhiên các kĩ thuật này đều hướng tới hai ... dữ liệu Dữ liệu thô Trích chọn dữ liệu Dữ liệu Tiền sử lý dữ liệu Biến đổi dữ liệu Dữ liệu tiền xử lý Khai phá dữ liệu Đánh gía và giải thích Các mẫu Biểu diễn dữ liệu ... CHƢƠNG 2: PHÂN CỤM DỮ LIỆU VÀ CÁC GIẢI THUẬT THEO TIẾP CẬN PHÂN CẤP 14 2.1 Phân cụm dữ liệu (Data Clustering) là gì? 14 2.2 Thế nào là phân cụm tốt? 17 2.3 Bài toán phân cụm dữ liệu 17 2.4...

Dự báo WEBSITE truy cập tiếp theo dựa trên sự kết hợp thuật toán phân cụm và mô hình MARKOV

... năm 1967, là thuật toán rất quan trọng và đợc sử dụng phổ biến trong kỹ thuật phân cụm. T tởng chính của thuật toán K-Means là sinh ra k cụm dữ liệu {C1, C2, , Ck} từ một tập dữ liệu ban đầu ... vector dữ liệu trong cụm đang xét. Tham số đầu vào của thuật toán là số cụm k, tập cở sở dữ liệu gồm n phần tử và tham số đầu ra của thuật toán là các trọng tâm của các cụm dữ liệu. Độ đo khoảng ... 4. Phân cụm trong cơ sở dữ liệu (với tậpdữ liệu D1, k=7) 4.5. Kết quả thực nghiệm Chơng trình thực nghiệm Mô hình Markov kết hợp với kỹ thuật phân cụm đợc thực hiện bằng ngôn ngữ C#. Dữ liệu...

Xem thêm