phần 4 xây dựng ứng dụng
Phân cụm dữ liệu và ứng dụng weka minh họa
... liệu phần mềm Weka Trang 10 / 14 Phân cụm liệu ứng dụng Weka minh họa VI Slide power point Trang 11 / 14 PGS.TS Đỗ Phúc Phân cụm liệu ứng dụng Weka minh họa Trang 12 / 14 PGS.TS Đỗ Phúc Phân cụm liệu ... PGS.TS Đỗ Phúc Phân cụm liệu ứng dụng Weka minh họa Trang 13 / 14 PGS.TS Đỗ Phúc Phân cụm liệu ứng dụng Weka minh họa Trang 14 / 14 PGS.TS Đỗ Phúc ... trưng): thuộc tính không liên quan, thuộc tính dư thừa + Biến đổi liệu Các kỹ thuật phân lớp: Trang / 14 Phân cụm liệu ứng dụng Weka minh họa PGS.TS Đỗ Phúc + Cây định: Là cấu trúc cho • Mỗi nút ứng...
- 14
- 1,575
- 8
Tổng quan về khai thác dữ liệu và phân cụm dữ liệu bằng thuật toán K-Means
... B(2,1), C (4, 3), D(5 ,4) c2 (x,y) = =() =() = (3.67 , 2.67) Bước 4- 1: Lặp lại bước với trọng tâm mới: 19 c1(1,1), c2(3.67 , 2.67) Tính toán khoảng cách: • d(A, c1 ) = < d(A, c2 ) = 3. 14 Vậy A thuộc ... c1 ) = 3.61 > d(C, c2 ) = 0 .47 Vậy C thuộc cụm • d(D, c1 ) = > d(D, c2 ) = 1.89 Vậy D thuộc cụm Bước 4- 2: Lặp lại bước 3-Cập nhật trọng tâm c1 = () c2 = ( ) Bước 4- 3: Lặp lại bước với trọng tâm ... c1 ) = 0.5 < d(A, c2 ) = 4. 30 Vậy A thuộc cụm • d(B, c1 ) = 0.5 < d(B, c2 ) = 3. 54 Vậy B thuộc cụm • d(C, c1 ) = 3.20 < d(C, c2 ) = 0.71 Vậy C thuộc cụm • d(D, c1 ) = 4. 61 > d(D, c2 ) = 0.71 Vậy...
- 27
- 598
- 3
Phân cụm dữ liệu bằng thuật toán K-means
... Trang 20 d(C, c1) = (4 – 1)2 + (3 – 1)2 = 13 d(C, c2) = (4 – 2)2 + (3 – 1)2 = d(C, c2) < d(C, c1) => C thuộc cụm d(D, c1) = (5 – 1)2 + (4 – 1)2 = 25 d(D, c2) = (5 – 2)2 + (4 – 1)2 = 18 d(D, c2) ... sử dụng mô hình động để xác định cụm hình thành Môn học: Khai phá liệu kho liệu Trang 14 Bước Chameleon xây dựng đồ thị mật độ thưa sau ứng dụng thuật toán phân hoạch đồ thị để phân cụm liệu ... Phương pháp phân cụm phân cấp: Phương pháp xây dựng phân cấp sở đối tượng liệu xem xét Nghĩa xếp tập liệu cho thành cấu trúc có dạng hình cây, phân cấp xây dựng theo kỹ thuật đệ quy Có hai cách...
- 26
- 1,205
- 1
Gom cụm dữ liệu và thuật toán K-Means và thuật toán K-Medoids
... đa số truy cập lần (dĩ nhiên mang tính tương đối lượng truy cập tính cho Ip) với 8,0 54 lượt người chiếm 44 % lượng truy cập Số lượng truy cập từ lần thứ nhiều Điều chứng tỏ website chưa thu hút ... Om,2 so với Op, đó, Om thay Op Oj lại cụm có đại diện Om,2 Do đó: Cjmp= Hình 4: Trường hợp Cjmp không Trường hợp 4: Oj thời thuộc cụm có đại diện O m,2 Oj tương tự tới Om,2 so với Op.Vì vậy, ... để thu hút khách ghé thăm chúng ta, biết khai thác nó, ví dụ nêu ra, 40 % lượng khách ghé thăm website từ máy tìm kiếm, 39% số 40 % từ kết tìm kiếm Google Dựa vào số này, người quản trị đưa chiến...
- 38
- 600
- 0
GOM CỤM DỮ LIỆU BẰNG THUẬT TOÁN K-MEANS & ỨNG DỤNG GOM CỤM ẢNH
... 14 Mô tả thuật toán 15 Ví dụ minh họa thuật toán .15 Đánh giá thuật toán K - Means 20 Các biến thể K-Means 21 Ứng dụng K - Means 24 ỨNG DỤNG ... điển hình Gom cụm dự phân hoạch Cho trước sở liệu với n đối tượng hay liệu, phương pháp phân chia xây dựng để chia liệu thành k phần, phần đại diện cho cụm, k ≤ n Đó phân loại liệu vào k nhóm, chúng ... nhóm phải chứa đối tượng • Mỗi đối tượng phải thuộc xác nhóm Cho trước k số lượng phần chia cần xây dựng, phương pháp phân chia tạo lập phép phân chia ban đầu Sau dùng kỹ thuật lặp lại việc định...
- 30
- 1,245
- 8
THUẬT TOÁN K-MEAN TRONG PHÂN CỤM DỮ LIỆU VÀ ỨNG DỤNG TRONG KHAI PHÁ DỮ LIỆU
... Cluster độ D1 D2 D3 D4 D5 Cluster X1 0 .43 66 0.3067 0 .44 12 0 .49 09 0.5288 0 .43 66 0.3067 0 .44 12 X2 -0 .47 17 0.7 549 -0.3568 -0.0 346 0.2815 -0 .47 17 0.7 549 -0.3568 X3 0.3688 0.0998 -0.6 247 0.5711 -0.3712 ... 1.1158 0 .44 12 − 0.3568 − 0.6 247 − 0.0127 0.27 74 0 0. 840 3 0 .49 09 − 0.0 346 0.5711 0. 842 3 − 0.1158 0.5288 0.2815 − 0.3712 − 0.0127 0.63 94 0 .49 71 − 0.0330 ... 0.27 74 0.63 94 0.7071 0.5308 0 0 1.6950 1.1158 0 Σ= 0 0. 840 3 0 0 .41 95 24 0 .43 66 − 0 .47 17 0.3688 − 0.6715 0.0998 − 0.2760 − 0.5000 0.3067 0.7 549 V = 0 .44 12...
- 55
- 1,495
- 8
Tiểu luận công nghệ tri thức và ứng dụng THUẬT TOÁN K-MEAN TRONG PHÂN CỤM DỮ LIỆU VÀ ỨNG DỤNG
... lƣới 41 2 .4 2 .4. 1 STING 41 2 .4. 2 Thuật toán CLIQUE 43 2 .4. 3 Thuật toán WaveCluster 44 CHƢƠNG 2: THU T TO N K-MEANS 46 CƠ S L THUY ... THUY T 46 I 1.1 Khái niệm 46 1.2 Thuật toán 47 1.3 Thời gian độ phức tạp thuật toán K-means 49 1 .4 Ƣu điểm 49 1.5 Một số hạn ... 12 1 .4 Các phƣơng pháp phân cụm liệu 13 1 .4. 1 Phân hoạch theo tập thô 13 1 .4. 1.1 Các hệ thông tin 13 1 .4. 1.2 Quan hệ bất khả phân 15 1 .4. 1.3...
- 90
- 618
- 1
Các thuật toán phân cụm dữ liệu và ứng dụng trong phân loại Protein
... Chameleon 31 34 35 35 Hình 2.8 Nguyên lý chung AntTree 37 Hình 2.9 Kiến trúc khác SOM SoT 40 Hình 2.10 Phân việc từ treec cho treec 44 Hình 2.11 Tách subtreex khỏi treec đƣa vào list 44 Hình 2.12 ... Biểu diễn liệu - Xây dựng hàm tính độ tƣợng tự - Xây dựng tiêu chuẩn phân cụm - Xây dựng mô hình cho cấu trúc cụm liệu - Xây dựng thuật toán phân cụm xác lập điều kiện khởi tạo - Xây dựng thủ tục ... Tái liên kết subtreex vào treec 45 Hình 3.1 Thuyết trung tâm sinh học phân tử 47 Hình 3.2 Cấu trúc DNA 48 Hình 3.3 Sự phát triển cấu trúc liệu protein 51 Hình 3 .4 Dữ liệu đầu vào thuật toán 57...
- 82
- 419
- 0
KỸ THUẬT PHÂN CỤM DỮ LIỆU VÀ ỨNG DỤNG
... cat 0 1 3/1 = 0 .47 71 0 0 .47 71 dog 1 3/2 = 1.5 0.1761 0.1761 0.7 044 0.1761 eel 0 1 3/1 = 0 .47 71 0 0 .47 71 fox 0 1 3/1 = 0 .47 71 0 0 .47 71 gnu 1 3/3 = 0 0 hog 0 1 3/1 = 0 .47 71 0 0 .47 71 Tính tương ... ∑ k =1 d2 ik |D1| = 0.3522 = 0.3522 |D2| = 2 0.1761 + 0.7 044 + 0 .47 71 = 0.8999 |D3| = |Q| = 2 2 0 .47 71 + 0.1761 + 0 .47 71 + 0 .47 71 = 1 .46 2 n ∑ jk 2 0.1761 + 0.1761 = 0.3522 k =1 Di*Qj = n ∑ d ik ... 68 3 .4. 2 Phương pháp phân cụm phân cấp 74 3 .4. 3 Ứng dụng tìm kiếm văn đa phương tiện 78 CHƯƠNG 4: CHƯƠNG TRÌNH DEMO 81 4. 1 MỤC TIÊU CỦA HỆ THỐNG TÌM KIẾM VĂN BẢN: 81 4. 2 CHỨC...
- 92
- 1,327
- 8
Bài toán phân cụm dữ liệu và phân cụm mờ
... .44 3.2.1 Thuộc tính sở liệu 44 3.2.2 Từ 44 3.2.3 Mệnh đề .45 3.2 .4 Luật kết hợp 47 3.2.5 t-chuẩn có ngưỡng độ ủng hộ 49 3.3 ... 2.2.33), hai phép kéo theo xây dựng từ t-chuẩn (mệnh đề 2 .4. 42), hai phép kéo theo xây dựng từ t-đối chuẩn (mệnh đề 2 .4. 43) Bên cạnh đó, ta có kết bổ sung sau Mệnh đề 2.2 .47 Cho f ∈ Aut(J), t1(x,y) ... Không gian tìm kiếm 49 3.3.1 Tìm mệnh đề 50 3.3.2 Tìm luật 51 3 .4 Thuật toán 53 3 .4. 1 Tìm mệnh đề 53 3 .4. 2 Tìm luật kết hợp ...
- 86
- 956
- 2
nghiên cứu các kỹ thuật phân cụm dữ liệu và ứng dụng
... phá DBSCAN 45 Hình 2. 14: Mật độ - đến trực tiếp 46 Hình 2.15: Mật độ - đến 47 Hình 2.16: Mật độ - liên thông 47 Hình 2.17: Cụm nhiễu 48 Hình 2.18: Mô ... thuật toán CURE 41 Hình 2.10 Các cụm liệu khám phá CURE 41 Hình 2.11 Ví dụ thực phân cụm thuật toán CURE 43 Hình 2.12: Các bước thuật toán CHAMELEON 44 Hình 2.13: Hình dạng ... Euclide, Manhatta… VD: CF = (n, LS, SS), n số đối tượng liệu 39 CF = (5, (16,30),( 54, 190)) (3 ,4) (2,6) (4, 5) (4, 7) (3,8) 10 0 10 Hình 2.8: Ví dụ kết phân cụm thuật toán BIRCH Ý tưởng BIRCH nén...
- 101
- 867
- 2
khai phá dữ liệu dùng thuật toán K-mean và naive bayes trên wave
... 0.3279 0 .46 24 0.3629 0 .46 24 0 .42 12 0.5726 0 .48 08 0.60 24 0 .48 08 0 .46 03 70,902% 100% 78 ,47 3% 100% 91,079% 119,0 84% 100% 125.281% 100% 95,7 34% 1679 (36,28%) 2909 (62,87%) 0 .46 24 0.6218 0 .48 08 0.7806 ... 23,011% 41 ,0 14% 45 ,959% 22,226% 57 ,43 2% 67,950% 86, 148 % 70,3 34% 45 /57 (78, 94% ) 41 /57 (71,93%) 37/57 ( 64, 91%) 12/57 (21,05%) 16/57 (28,07%) 20/57 (35,08%) 0.2709 0.2807 0 .45 74 0 .42 92 0.5298 0 .47 75 ... tuyệt đối (89 ,47 %) (89 ,47 %) (89 ,47 %) (82 ,45 %) (80,70%) 6/57 (10,52%) 6/57 (10,52%) 6/57 (10,52%) 10/57 (17, 54% ) 11/57 (19,29%) 0.1 042 0.0 948 0.1053 0.1876 0.2102 0.2637 0.2 742 0.3 244 0 .41 13 0.3358...
- 54
- 4,941
- 10
Một số kỹ thuật phân cụm dữ liệu và ứng dụng phân loại khách hàng sử dụng dịch vụ viễn thông
... 42 2.3.3 Thuật toán DENCLUE 43 2 .4 Phân cụm lƣới 44 2 .4. 1 Thuật toán STING 45 2 .4. 2 Thuật toán CLIQUE 46 2.5 Phân cụm liệu dựa mô hình 47 2.5.1 ... .42 Hình 2.23.Thứ tự phâncụmcácđối tƣợngtheoOPTICS 43 Hình 2. 24. DENCLUEvới hàmphân phối Gaussian 45 Hình2.25.Môhìnhcấutrúcdữliệulƣới 46 Hình2.26.ThuậttoánCLIQUE 48 ... - Biểudiễndữ liệu - Xây dựnghàmtínhđộtƣơngtự - Xây dựngcáctiêuchuẩnphâncụm - Xây dựngmôhìnhchocấutrúccụmdữliệu - Xây dựngthuậttoán phâncụmvà xác lậpcác điềukiệnkhởitạo - Xây dựngcácthủtục biểudiễnvà...
- 80
- 1,080
- 6
Nghiên cứu các kỹ thuật phân cụm dữ liệu và ứng dụng
... Spatial Data Mining Proceedings of the 20th Very Large Databases-Conference (VLDB 94) , Santiago, Chile pp 144 -155 (CLARAN) [16] Wang, Wei, Jiong Yang, and Richard Muntz, STING: A Statistical ... York, NY 1998 pp 73— 84 (CURE) [13] Hinneburg, Alexander and Daniel A Keim (1998) An Efficient Approach to Clustering in Large Multimedia Databases with Noise Proceedings of the 4th International ... Demetrovics J., Katona G O H (1987), The poset of closures as a model of changing databases, Oder 4, pp 127- 142 [6] J.R, QUINLAN, Machine Learning 1, 81-106, 1986, © 1986 Kluwer Academic Publishers,...
- 3
- 637
- 1
Nghiên cứu các kỹ thuật phân cụm dữ liệu và ứng dụng
... vào cụm trung tâm 35 2.6 .4 Thuật toán phân cụm liệu dựa vào lưới 38 2.6.5 Thuật toán phân cụm liệu dựa vào mật độ 42 2.6.6 Thuật toán phân cụm liệu dựa mẫu 48 CHƯƠNG 3: Error! ... 1.3 .4. 3 Phân lớp liệu hồi quy Mục tiêu phương pháp phân lớp dự đoán nhãn lớp cho mẫu liệu Quá trình phân lớp liệu thường gồm bước: Xây dựng mô hình sử dụng mô hình: Bước 1: Một mô hình xây ... phải tồn điểm nhân C mà hai điểm đến từ điểm 44 Mật độ - liên thông: Một điểm p gọi mật độ - liên thông với q có điểm mà p q mật độ - đến từ Hình 14: Mật độ - liên thông Cụm: Một tập C khác rỗng...
- 69
- 1,898
- 4
Slide ôn tập cấu trúc dữ liệu và thuật toán
... ươn : Ô t t ậ C/C+ Ví dụ 14 Chỉ xét thao tác xử lý xuất điểm số môn sinh viên Phương án : Sử dụng mảng chiều: int result [12] = {7, 9, 5, 2, 5, 0, 9, 4, 6, 3, 7, 4} ; phần tử lưu trữ sau: ... tổng số nguyên lẻ từ 1n B1: S=0 B2: i=1 B3: Nếu i=n+1 sang B7, ngược lại sang B4 B4: S=S+i B5: i=i+2 B6: Quay lại B3 B7: Tổng cần tìm S Ch ươngg1: Ô n n ập p ươn : Ô t t ậ C/C+ ... lý xuất điểm số môn sinh viên Phương án : Sử dụng mảng hai chiều: int result[3] [4] ={{ 7, 9, 5, 2}, { 5, 0, 9, 4} , { 6, 3, 7, }}; phần tử lưu trữ sau: Truy xuất điểm số môn j sinh viên i...
- 95
- 1,910
- 11
Khai phá dữ liệu và thuật toán khai phá luật kết hợp song song
... 300 40 0 800 900 TID Các trọng số 0.1 0.3 0 .4 0.8 0.9 Bảng 2.1.a Thông tin cửa hàng bán lẻ Giao dịch 1 245 145 245 1 245 135 245 2 345 Bảng 2.1.b Tập giao dịch D cửa hàng Khi đó, wminsup = 0 .4 tập ... số khái niệm mở rộng 32 2 .4. 1 Giới thiệu 32 2 .4. 2 Khai phá luật kết hợp trọng số 32 2 .4. 3 Khai phá luật kết hợp tổng quát 43 2.5 Kết luận chương 49 Chương 3: MỘT SỐ PHƯƠNG PHÁP KHAI PHÁ LUẬT ... (DD) 54 3.3.3 Thuật toán Candidate Distribution 58 3.3 .4 Thuật toán song song Fp-Growth 60 3.3.5 Thuật toán song song Eclat 65 3 .4 Phân tích, đánh giá so sánh việc thực thuật toán 71 3 .4. 1 Phân...
- 86
- 1,313
- 11
KHAI PHÁ DỮ LIỆU VÀ THUẬT TOÁN KHAI PHÁ LUẬT KẾT HỢP SONG SONG
... 300 40 0 800 900 Các trọng số 0.1 0.3 0 .4 0.8 0.9 Bảng 2.1.a Thông tin cửa hàng bán lẻ TID Giao dịch 1 245 145 245 1 245 135 245 2 345 Bảng 2.1.b Tập giao dịch D cửa hàng Khi đó, wminsup = 0 .4 tập ... số khái niệm mở rộng 32 2 .4. 1 Giới thiệu 32 2 .4. 2 Khai phá luật kết hợp trọng số 32 2 .4. 3 Khai phá luật kết hợp tổng quát 43 2.5 Kết luận chương 49 Chương 3: MỘT SỐ PHƯƠNG PHÁP KHAI PHÁ LUẬT ... (DD) 54 3.3.3 Thuật toán Candidate Distribution 58 3.3 .4 Thuật toán song song Fp-Growth 60 3.3.5 Thuật toán song song Eclat 65 3 .4 Phân tích, đánh giá so sánh việc thực thuật toán 71 3 .4. 1 Phân...
- 117
- 827
- 6
Báo cáo đồ án cấu trúc dữ liệu và thuật toán. Đề tài Gelfand’s play
... if(i= =4& &j==n-2) move(2); else if(i==5&&j==n -4) move(2); else if(i==3&&j==n -4) move(3); else if(i= =4& &j==n -4) move(2); else if(i==2&&j==n -4) move(2); else if(i==2&&j==n-3) move(3); else if(i= =4& &j==n-3) ... đánh số hình vẽ) Với bàn cờ 4x4 người chơi chéo nước đầu tiên, trở thành trường hợp bàn cờ 3×3 với người chơi trước Từ kết luận người chơi thắng Vậy với bàn cờ 4 4 ta có thuật toán tối ưu cho ... rộng kiến thức Thông qua trình thực đồ án, chúng em nắm bắt kỹ thuật quan trọng việc xây dựng cấu trúc liệu cách xây dựng thuật toán sau cho tối ưu Bài toán “Gelfand’s play” mà em nghiên cứu trình...
- 25
- 3,439
- 11
Tìm thêm: hệ việt nam nhật bản và sức hấp dẫn của tiếng nhật tại việt nam xác định các mục tiêu của chương trình khảo sát các chuẩn giảng dạy tiếng nhật từ góc độ lí thuyết và thực tiễn khảo sát chương trình đào tạo của các đơn vị đào tạo tại nhật bản khảo sát chương trình đào tạo gắn với các giáo trình cụ thể điều tra đối với đối tượng giảng viên và đối tượng quản lí điều tra với đối tượng sinh viên học tiếng nhật không chuyên ngữ1 khảo sát các chương trình đào tạo theo những bộ giáo trình tiêu biểu nội dung cụ thể cho từng kĩ năng ở từng cấp độ xác định mức độ đáp ứng về văn hoá và chuyên môn trong ct mở máy động cơ lồng sóc mở máy động cơ rôto dây quấn đặc tuyến hiệu suất h fi p2 đặc tuyến mômen quay m fi p2 đặc tuyến tốc độ rôto n fi p2 đặc tuyến dòng điện stato i1 fi p2 động cơ điện không đồng bộ một pha sự cần thiết phải đầu tư xây dựng nhà máy từ bảng 3 1 ta thấy ngoài hai thành phần chủ yếu và chiếm tỷ lệ cao nhất là tinh bột và cacbonhydrat trong hạt gạo tẻ còn chứa đường cellulose hemicellulose chỉ tiêu chất lượng 9 tr 25