1. Trang chủ
  2. » Luận Văn - Báo Cáo

Phân cụm dữ liệu và ứng dụng trong công tác tái bảo hiểm

101 1,1K 3

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

THÔNG TIN TÀI LIỆU

Thông tin cơ bản

Định dạng
Số trang 101
Dung lượng 1,98 MB

Nội dung

Ngày đăng: 25/03/2015, 10:03

Nguồn tham khảo

Tài liệu tham khảo Loại Chi tiết
[3] Nguyễn Hoàng Phương (2002), Nhập môn Trí Tuệ Tính Toán. Nhà xuất bản khoa học và kỹ thuật Sách, tạp chí
Tiêu đề: Nhập môn Trí Tuệ Tính Toán
Tác giả: Nguyễn Hoàng Phương
Nhà XB: Nhà xuất bản khoa học và kỹ thuật
Năm: 2002
[4] Đinh Mạnh Tường (2003), Trí tuệ nhân tạo. Khoa Công nghệ, Đại học Quốc gia Hà Nội. Hà Nội.Tài liệu tiếng Anh Sách, tạp chí
Tiêu đề: Trí tuệ nhân tạo
Tác giả: Đinh Mạnh Tường
Năm: 2003
[5] Alan Rea (1995), Data Mining – An Introduction. The Parallel Computer Centre, Nor of The Queen’s University of Belfast Sách, tạp chí
Tiêu đề: Data Mining – An Introduction
Tác giả: Alan Rea
Năm: 1995
[7] Freitas and S.H. Lavington (1998), Mining very large Database with Parllel Processing. Kluwer Academic Publishers Sách, tạp chí
Tiêu đề: Mining very large Database with Parllel Processing
Tác giả: Freitas and S.H. Lavington
Năm: 1998
[10] Inderjit S.Dhillon and Dharmendra S.Modha (1999), A Data - Clustering Algorithm On Distributed Memory Multiprocessors, Workshop on Large-Scale Parallel KDD Systems Sách, tạp chí
Tiêu đề: A Data - Clustering Algorithm On Distributed Memory Multiprocessors
Tác giả: Inderjit S.Dhillon and Dharmendra S.Modha
Năm: 1999
[11] Jiawei Han and Micheline Kamber (2001), Data Mining: Concepts and Techniques, Hacours Science and Technology Company, USA Sách, tạp chí
Tiêu đề: Data Mining: Concepts and Techniques
Tác giả: Jiawei Han and Micheline Kamber
Năm: 2001
[12] J.Han, M.Kamber and A.K.H. Tung (2002), Spatial Clustering Methods in Data mining: A Survey, Simon Fraster University, Canada Sách, tạp chí
Tiêu đề: Spatial Clustering Methods in Data mining: A Survey
Tác giả: J.Han, M.Kamber and A.K.H. Tung
Năm: 2002
[13] Jacek Leski (2001), An  -Insensitive Approach To Fuzzy Clustering, I nternational Journal Applied Mathematics and Computer Sciences, Vol.11, No.4, 2001, pp.993-1007 Sách, tạp chí
Tiêu đề: An " "-Insensitive Approach To Fuzzy Clustering
Tác giả: Jacek Leski
Năm: 2001
[14] Kersten P.R.(1999), Fuzzy Order Statistics and their application, IEEE Trans.Fuzzy Syst, No 6 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Fuzzy Order Statistics and their application
Tác giả: Kersten P.R
Năm: 1999
[15] Hathaway R.J and Bezdek J.CNTT (2000), Generalized fuzzy c-means clustering Strategies using L P Norm Distances, IEEE Trans.Fuzzy Syst, No 5, pp.576-582 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Generalized fuzzy c-means clustering Strategies using L"P" Norm Distances
Tác giả: Hathaway R.J and Bezdek J.CNTT
Năm: 2000
[16] Martin Ester, Hans-Peter Kriegel, Jửrg Sander, Xiaowei Xu (1996), A Density-Based Algorithm for Discovering Clusters in Large Spatial Databases with Noise, Published in Proceedings of 2nd International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD-96) Sách, tạp chí
Tiêu đề: A Density-Based Algorithm for Discovering Clusters in Large Spatial Databases with Noise
Tác giả: Martin Ester, Hans-Peter Kriegel, Jửrg Sander, Xiaowei Xu
Năm: 1996
[17] MARIA HALKIDI (2001), On Clustering Validation Techniques, Kluwer Academic Publishers, Holland Sách, tạp chí
Tiêu đề: On Clustering Validation Techniques
Tác giả: MARIA HALKIDI
Năm: 2001
[18] Pawan Lingras (2001), Unsupervised Rough Set Classification Using Gas, Kluwer Acadimic Publishers, Holand Sách, tạp chí
Tiêu đề: Unsupervised Rough Set Classification Using Gas
Tác giả: Pawan Lingras
Năm: 2001
[19] Periklis Andritsos (2002), Data Clusting Techniques, Department of Computer Science, University Toronto Sách, tạp chí
Tiêu đề: Data Clusting Techniques
Tác giả: Periklis Andritsos
Năm: 2002
[20] Ray mond T.Ng and Jiawei Han (2002), CLARANS: A Method for Clustering Objects for Spatial Data mining, IEEE Transactions On Knowledge and Data Engineering, Vol 14, No5 Sách, tạp chí
Tiêu đề: CLARANS: A Method for Clustering Objects for Spatial Data mining
Tác giả: Ray mond T.Ng and Jiawei Han
Năm: 2002
[21] Sanpawat Kantabutra and Alva L(2000), Parallel k-means Clustering Algorithm on NOWs, Couch Department of Computer Science, Tufts University, Massachusetts, USA Sách, tạp chí
Tiêu đề: Parallel k-means Clustering Algorithm on NOWs
Tác giả: Sanpawat Kantabutra and Alva L
Năm: 2000
[22] Tian Zang and Raghu Ramakrishnan(1996), BIRCH: An efficient Data Clustering Method for very Large Databases, Sigmoid ’96, Montreal, Canada Sách, tạp chí
Tiêu đề: BIRCH: An efficient Data Clustering Method for very Large Databases
Tác giả: Tian Zang and Raghu Ramakrishnan
Năm: 1996
[23] Usama M. Fayyad, Gregory Piatetsky-Shapiro, Padhraic Smyth, and Ramasamy Uthurusamy (1996), Advances in Knowledge Discovery and Data Mining, AAAI Press/The MIT Press Sách, tạp chí
Tiêu đề: Advances in Knowledge Discovery and Data Mining
Tác giả: Usama M. Fayyad, Gregory Piatetsky-Shapiro, Padhraic Smyth, and Ramasamy Uthurusamy
Năm: 1996
[24] ZHEXUE HUANG (1998), Extensions To the k-means Algorithm for Clustering Large Data Sets With Categorical Values, Kluwer Academic Publishers, Holland Sách, tạp chí
Tiêu đề: Extensions To the k-means Algorithm for Clustering Large Data Sets With Categorical Values
Tác giả: ZHEXUE HUANG
Năm: 1998
[1] Vũ Đức Thi (1997), Cơ sở dữ liệu - Kiến thức và thực hành. NXB Thống kê Khác

HÌNH ẢNH LIÊN QUAN

Hình 1 - Các bước thực hiện trong quá trình khám phá tri thức - Phân cụm dữ liệu và ứng dụng trong công tác tái bảo hiểm
Hình 1 Các bước thực hiện trong quá trình khám phá tri thức (Trang 13)
Hình 3: Mô phỏng vấn đề PCDL - Phân cụm dữ liệu và ứng dụng trong công tác tái bảo hiểm
Hình 3 Mô phỏng vấn đề PCDL (Trang 16)
Bảng  1: Bảng tham - Phân cụm dữ liệu và ứng dụng trong công tác tái bảo hiểm
ng 1: Bảng tham (Trang 23)
Hình 4 : Các chiến lƣợc phân cụm phân cấp - Phân cụm dữ liệu và ứng dụng trong công tác tái bảo hiểm
Hình 4 Các chiến lƣợc phân cụm phân cấp (Trang 27)
Hình 5: Một số hình dạng cụm dữ liệu khám phá đƣợc bởi kỹ thuật PCDL dựa trên mật độ - Phân cụm dữ liệu và ứng dụng trong công tác tái bảo hiểm
Hình 5 Một số hình dạng cụm dữ liệu khám phá đƣợc bởi kỹ thuật PCDL dựa trên mật độ (Trang 28)
Hình 6: Mô hình cấu trúc dữ liệu lưới - Phân cụm dữ liệu và ứng dụng trong công tác tái bảo hiểm
Hình 6 Mô hình cấu trúc dữ liệu lưới (Trang 29)
Hình 7:  Các bước thực hiện của thuật toán k-means - Phân cụm dữ liệu và ứng dụng trong công tác tái bảo hiểm
Hình 7 Các bước thực hiện của thuật toán k-means (Trang 34)
Hình 8:  Thuật toán k-means chi tiết - Phân cụm dữ liệu và ứng dụng trong công tác tái bảo hiểm
Hình 8 Thuật toán k-means chi tiết (Trang 35)
Hình 9:  Thí dụ về một số hình dạng cụm dữ liệu đƣợc khám phá bởi  k-means - Phân cụm dữ liệu và ứng dụng trong công tác tái bảo hiểm
Hình 9 Thí dụ về một số hình dạng cụm dữ liệu đƣợc khám phá bởi k-means (Trang 36)
Hình 10: Thí dụ về các khả năng thay thế các đối tƣợng tâm medoid - Phân cụm dữ liệu và ứng dụng trong công tác tái bảo hiểm
Hình 10 Thí dụ về các khả năng thay thế các đối tƣợng tâm medoid (Trang 38)
Hình 13: Thuật toán CLARANS - Phân cụm dữ liệu và ứng dụng trong công tác tái bảo hiểm
Hình 13 Thuật toán CLARANS (Trang 43)
Hình 14: Cây CF đƣợc sử dụng bởi thuật toán BIRCH - Phân cụm dữ liệu và ứng dụng trong công tác tái bảo hiểm
Hình 14 Cây CF đƣợc sử dụng bởi thuật toán BIRCH (Trang 46)
Hình 16 dưới đây là thí dụ  về các dạng  và  kích thước cụm dữ liệu được  khám phá  bởi CURE: - Phân cụm dữ liệu và ứng dụng trong công tác tái bảo hiểm
Hình 16 dưới đây là thí dụ về các dạng và kích thước cụm dữ liệu được khám phá bởi CURE: (Trang 48)
Hình 18: Thuật toán DBSCAN - Phân cụm dữ liệu và ứng dụng trong công tác tái bảo hiểm
Hình 18 Thuật toán DBSCAN (Trang 54)
Hình  19  sau  thể  hiện  về  một  thí  dụ  trong  PCDL  của  thuật  toán  OPTICS  [11][17]: - Phân cụm dữ liệu và ứng dụng trong công tác tái bảo hiểm
nh 19 sau thể hiện về một thí dụ trong PCDL của thuật toán OPTICS [11][17]: (Trang 55)

TỪ KHÓA LIÊN QUAN

TRÍCH ĐOẠN

TÀI LIỆU CÙNG NGƯỜI DÙNG

TÀI LIỆU LIÊN QUAN

w