từ các luật mờ và các hàm mờ ở bước 1 xây dựng hàm tính toán trọng số
Phân cụm dữ liệu và ứng dụng weka minh họa
Ngày tải lên :
14/09/2015, 18:42
... and Discovery): bước mang tính tư khai phá liệu Ở giai đoạn nhiều thuật toán khác Trang /14 Phân cụm liệu ứng dụng Weka minh họa PGS.TS Đỗ Phúc sử dụng để trích mẫu từ liệu Thuật toán thường dùng ... thuộc tính độc lập (độc lập điều kiện lớp) • Phân lớp NAÏVE BAYESIAN + Các thuật toán sinh luật trực tiếp (không tạo cây): • Thuật toán ILA • Thuật toán CBA 4.2 Phân cụm phân đoạn Xếp đối tượng vào ... dừng lại trọng tâm hội tụ đối tượng phận cụm Hàm đo độ tương tự sử dụng khoảng cách Euclidean N ∑∑ i =1 xi ∈C j (|| xi − c j ||2 ) E= cj trọng tâm cụm Cj Hàm không âm, giảm có thay đổi bước: gán...
- 14
- 1.6K
- 8
Tổng quan về khai thác dữ liệu và phân cụm dữ liệu bằng thuật toán K-Means
Ngày tải lên :
10/04/2015, 00:25
... tượng cho vào nhóm (K=2) dựa vào đặc trưng chúng Đối tượng X Y A 1 B C D Bước 1: Khởi tạo Chọn trọng tâm ban đầu: c1 (1, 1) ≡ A c2(2 ,1) ≡ B, thuộc cụm 17 18 Bước 2: Tính toán khoảng cách • Xét ... tượng : 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 ... Ci 1. 5.2 Thuật toán k- means INPUT: Một CSDL gồm n đối tượng số cụm cần phân k OUTPUT: Các cụm Ci (i =1 k) cho hàm tiêu chuẩn E đạt giá trị tối thiểu Thuật toán tiến hành bước sau: Bước 1: Khởi...
- 27
- 598
- 3
Phân cụm dữ liệu bằng thuật toán K-means
Ngày tải lên :
09/04/2015, 22:45
... Trang 19 Bài toán ví dụ Cho bảng: Đối tượng Thuộc tính (X) Thuộc tính (Y) A 1 B C D Minh họa sơ đồ: Bước 1: Chọn trọng tâm ban đầu c1 (1, 1) ≡ A c2(2 ,1) ≡ B, thuộc cụm 2: Bước 2: Tính khoản cách: ... thuộc cụm Bước 3: Cập nhật lại vị trí trọng tâm: Trọng tâm cụm 1: c1 = (1, 1) Trong tâm cụm 2: c2 = (11 /3,8/3) Bước 4: lặp lại bước 2: d(A, c1 ) = < d(A, c2 ) = 9.89 A thuộc cụm d(B, c1 ) = < d(B, ... 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) < d(D, c1)...
- 26
- 1.2K
- 1
Gom cụm dữ liệu và thuật toán K-Means và thuật toán K-Medoids
Ngày tải lên :
10/04/2015, 00:08
... Thuật toán K-Means bao gồm bước sau: Input: Một sở liệu bao gồm n đối tượng số cụm k () Output: Các cụm Ci (i =1, …,k) cho khoảng cách từ điểm đến cụm nhỏ Bước Chọn ngẫu nhiên k điểm làm trọng ... I.k.(n-k)2), I số vòng lặp Như vậy, thuật toán PAM hiệu thời gian tính toán giá trị k n lớn Ví dụ: Trong không gian hai chiều cho n = 10 điểm, cần chia thành k =2 cụm Các bước thực thuật toán k-medoids ... Dựa vào thông số biết thêm thông tin khách hàng muốn website 10 Visitors Returners: Là thông số thống kế số lần khách quay trở lại để truy cập website Những nhà phân tích, thống kế web dựa vào số...
- 38
- 600
- 0
GOM CỤM DỮ LIỆU BẰNG THUẬT TOÁN K-MEANS & ỨNG DỤNG GOM CỤM ẢNH
Ngày tải lên :
10/04/2015, 00:07
... MSHV: CH 110 1 016 Page 18 BÀI THU HOẠCH MÔN HỌC: KHAI PHÁ DỮ LIỆU VÀ KHO DỮ LIỆU Hình Hai nhóm tách biệt sau chạy bước Bước Tính lại khoảng cách từ đối tượng đến tâm Bước Nhóm đối tượng vào nhóm ... trận khoảng cách biểu diễn khoảng cách đối tượng đến tâm nhóm thứ (c2) Ví dụ, khoảng cách từ loại thuốc C=(4,3) đến tâm c1 (1, 1) 3. 61 đến tâm c2(2 ,1) 2.83 tính sau: Bước Nhóm đối tượng vào nhóm gần ... nhóm chạy bước HỌC VIÊN THỰC HIỆN: NGUYỄN VĂN KHOA – MSHV: CH 110 1 016 Page 16 BÀI THU HOẠCH MÔN HỌC: KHAI PHÁ DỮ LIỆU VÀ KHO DỮ LIỆU Bước Tính khoảng cách từ đối tượng đến tâm nhóm (Khoảng cách Euclidean)...
- 30
- 1.2K
- 8
THUẬT TOÁN K-MEAN TRONG PHÂN CỤM DỮ LIỆU VÀ ỨNG DỤNG TRONG KHAI PHÁ DỮ LIỆU
Ngày tải lên :
10/04/2015, 00:25
... 0.8423 − 0. 012 7 − 0.2847 − 0.70 71 − 0.5249 0.0 816 0 0.5308 − 0.2847 − 0.70 71 0.2774 0.6394 − 0.70 71 0.0838 − 0 .11 58 0 0.2774 0.6394 0.70 71 0.5308 0 0 1. 6950 1. 115 8 0 ... A3 = 0 .11 82 0. 519 8 0 .11 82 − 0.2567 0.5308 T 0.4366 − 0.4 717 0.3588 − 0.39 81 − 0.5249 0 0.3067 0.7549 0.0998 1. 6950 − 0.2567 0.5308 1. 115 8 0.4 412 − 0.3568 ... cụm mạng Kohonen 15 Một số thuật toán gom cụm liệu • Các thuật toán gom cụm phân hoạch o Thuật toán k-means o Thuật toán PAM o Thuật toán CLARA o Thuật toán CLARANS • Các thuật toán gom cụm phân...
- 55
- 1.5K
- 8
Tiểu luận công nghệ tri thức và ứng dụng THUẬT TOÁN K-MEAN TRONG PHÂN CỤM DỮ LIỆU VÀ ỨNG DỤNG
Ngày tải lên :
10/04/2015, 16:27
... 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 Xấp xỉ tập hợp 16 1. 4.2 Phân ... khoảng cách 1. 2.3 Tiêu chuẩn phân cụm 10 1. 3 Đặc điểm phân cụm 11 1. 3 .1 Yêu cầu 11 1. 3.2 Một số vấn đề phân cụm liệu 12 1. 4 Các phƣơng ... Khoảng cách có trọng cải tiến khoảng cách Minkowski, có tính đến ảnh hƣởng thuộc tính đến khoảng cách hai đối tƣợng Thuộc tính có trọng số w lớn ảnh hƣởng nhiều đến khoảng cách d Việc chọn trọng số...
- 90
- 618
- 1
Các thuật toán phân cụm dữ liệu và ứng dụng trong phân loại Protein
Ngày tải lên :
25/02/2016, 14:54
... cụm 13 1. 4 Luật kết hợp 20 1. 4 .1 Một số khái niệm sở 20 21 21 1.5 Một số ứng dụng phân cụm liệu 22 1. 5 .1 Ứng dụng tin sinh học 22 1. 5.2 Ứng ... 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 ... 1. 3 .1 Tổng quan phân cụm liệu 1. 3.2 Các yêu cầu kỹ thuật phân cụm liệu 1. 3.3 Các kiểu liệu phân cụm liệu 1. 3.4 Độ đo phân cụm liệu 11 1. 3.5 Các kỹ thuật tiếp cận với toán...
- 82
- 419
- 0
KỸ THUẬT PHÂN CỤM DỮ LIỆU VÀ ỨNG DỤNG
Ngày tải lên :
26/04/2013, 11:38
... D1 D2 D3 dfi Trọng số: wi = tfi * IDFi D/dfi IDFi Q D1 D2 D3 0 .17 61 0 .17 61 0.3522 0 .17 61 ani 1 3/2 = 1. 5 bee 1 3/3 = 0 0 cat 0 1 3 /1 = 0.47 71 0 0.47 71 dog 1 3/2 = 1. 5 0 .17 61 0 .17 61 0.7044 0 .17 61 ... Loại bỏ từ giá trị Các từ gọi từ dừng Các từ có tần số xuất trung bình lại sử dụng làm từ mục Hình 2.7: Các từ theo thứ tự Phương pháp tính trọng số từ Trọng số từ phản ánh tầm quan trọng từ tài ... |D2| = 2 0 .17 61 + 0.7044 + 0.47 71 = 0.8999 |D3| = |Q| = 2 2 0.47 71 + 0 .17 61 + 0.47 71 + 0.47 71 = 1. 462 n ∑ jk 2 0 .17 61 + 0 .17 61 = 0.3522 k =1 Di*Qj = n ∑ d ik w jk k =1 D1*Q = 0 .17 61* 0.3522 =...
- 92
- 1.3K
- 8
Bài toán phân cụm dữ liệu và phân cụm mờ
Ngày tải lên :
07/08/2013, 14:50
... f2 hai hàm tăng chặt [0 ,1] → [0 ,1] với f1 (1) = f2 (1) = cho f2○f1 -1( uv) ≤ (f2○f1 -1( u)f2○f1 -1( v)) với u, v ∈ [f1(0) ,1] cho uv ∈ [f1(0) ,1] Cho g1, g2 hai hàm cho f1 = r g 11 , f2 = g r2 với r1, r2 ... ) r1 [g1(0) ,1] cho uv ∈ [g1(0) ,1] u r1 , v r1 ∈ ∈ [f1(0) ,1] Xét u, v ∈ [g1(0) ,1] cho uv ∈ [g1(0) ,1] , ta có: ( ( )) 1 g2○g1 -1( uv) = f r2 f 1 ( uv ) r1 ≤ f r2 (f 1 ( u r1 ))f r2 (f 1 ( v r1 )) ... f2(0) ≤ f2○f1 -1( f1(x)f1(y)) ≤ f2(x)f2(y) tức là: f1 -1( f1(x)f1(y)) ≤ f2 -1( f2(x)f2(y)) Nghĩa với x, y ∈ [0,f1(0)] cho f1(x)f1(y) ∈ [f1(0) ,1] ta có: t1(x,y) = f1 -1( f1(x)f1(y) ∨ f1(0)) ≤ f2 -1( f2(x)f2(y)...
- 86
- 956
- 2
nghiên cứu các kỹ thuật phân cụm dữ liệu và ứng dụng
Ngày tải lên :
17/02/2014, 20:40
... LIỆU VÀ CÁC THUẬT TOÁN TRONG 15 PHÂN CỤM DỮ LIỆU 15 2 .1 Giới thiệu 15 2.2 Các ứng dụng phân cụm 16 2.3 Các yêu cầu thuật toán phân cụm liệu 17 2.4 Các ... thuật toán BIRCH 39 Hình 2.9 Khái quát 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 ... giá trị rời rạc 1. 3.4.4 Luật kết hợp Có nhiều kiểu luật phát từ sở liệu nói chung Ví dụ luật đặc trưng, luật biệt số, luật kết hợp, luật lệch hướng phát triển Phương pháp phát luật kết hợp không...
- 101
- 867
- 2
khai phá dữ liệu dùng thuật toán K-mean và naive bayes trên wave
Ngày tải lên :
05/03/2014, 17:56
... (80,70%) 6/57 (10 ,52%) 6/57 (10 ,52%) 6/57 (10 ,52%) 10 /57 (17 ,54%) 11 /57 (19 ,29%) 0 .10 42 0.0948 0 .10 53 0 .18 76 0. 210 2 0.2637 0.2742 0.3244 0. 411 3 0.3358 22,776% 20, 718 % 23, 011 % 41, 014 % 45,959% 22,226% ... Phần mềm Weka 1. 7 .1. 1 Giới thiệu Weka 1. 7 .1. 2 Khuôn dạng liệu Weka 1. 7 .1. 3 Các chức Weka Explorer 1 4 5 7 7 8 9 11 11 12 12 12 14 14 ii ... 0.4 212 0.5726 0.4808 0.6024 0.4808 0.4603 70,902% 10 0% 78,473% 10 0% 91, 079% 11 9,084% 10 0% 12 5.2 81% 10 0% 95,734% 16 79 (36,28%) 2909 (62,87%) 0.4624 0.6 218 0.4808 0.7806 99,996% 13 4,473% 10 0% 16 2,335%...
- 54
- 4.9K
- 10
Một số kỹ thuật phân cụm dữ liệu và ứng dụng phân loại khách hàng sử dụng dịch vụ viễn thông
Ngày tải lên :
18/11/2014, 19:52
... DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT LỜIMỞ ĐẦU 10 CHƢƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ KHAI PHÁ DỮ LIỆU 10 1. 1 Khai phá liệu phát tri thức 11 1. 1 .1 Khai phá liệu 11 1. 1.2 Quá trình ... 12 1. 1.3 Khai phá liệu lĩnh vực liên quan 13 1. 1.4 Các kỹ thuật áp dụng khai phá liệu 13 1. 1.5 Ứng dụng khai phá liệu 15 1. 2 Kỹ thuật phân cụm khai phá liệu 16 1. 2 .1 Tổng ... 21 2 .1. 1 Thuật toán k-means 22 2 .1. 2 Thuật toán PAM 24 2 .1. 3 Thuật toán CLARA 28 2 .1. 4 Thuật toán CLARANS 29 2.2 Phân cụm phân cấp 31 2.2 .1 Thuật toán...
- 80
- 1.1K
- 6
Nghiên cứu các kỹ thuật phân cụm dữ liệu và ứng dụng
Ngày tải lên :
25/08/2015, 13:26
... Demetrovics J., Katona G O H (19 87), The poset of closures as a model of changing databases, Oder 4, pp 12 7 -14 2 [6] J.R, QUINLAN, Machine Learning 1, 81- 106, 19 86, © 19 86 Kluwer Academic Publishers, ... đặt thuật toán DBSCAN References Tiếng Việt [1] Vũ Đức Thi, Cơ sở liệu – Kiến thức thực hành, Nhà xuất Thống kê, 19 97 [2] Nguyễn Xuân My, Hỗ Sĩ Đàm, Trần Đỗ Hùng, Lê Sĩ Quang, Một số vấn đề chọn ... Proceedings of the 19 98 ACM-SIGMOD International Conference on Management of Data, Seattle, Washington, June 19 98 [11 ] Ester, Martin, Hans-Peter Kriegel, Jörg Sander and Xiaowei Xu. (19 96) A DensityBased...
- 3
- 637
- 1
Nghiên cứu các kỹ thuật phân cụm dữ liệu và ứng dụng
Ngày tải lên :
08/11/2015, 20:03
... hoạch mờ để mô tả cấu trúc cụm tập liệu đề xuất thuật toán để tính toán tối ưu phân hoạch mờ Dunn (19 73) mở rộng phương pháp phân cụm phát triển thuật toán phân cụm mờ Ý tưởng thuật toán xây dựng ... dựng phương pháp phân cụm mờ dựa tối thiểu hóa hàm mục tiêu Bezdek (19 81) cải tiến tổng quát hóa hàm mục tiêu mờ cách đưa trọng số mũ m để xây dựng thuật toán phân cụm mờ Fuzzy C-means (FCM), chứng ... K-Means thực qua bước sau: Input: Số cụm k trọng tâm cụm {mj}kj =1 Output: Các cụm C[i] (1 i ≤ k) hàm tiêu chuẩn E đạt giá trị tối thiểu 36 Begin Bước 1: Khởi tạo Chọn k trọng tâm {mj}kj =1 ban đầu không...
- 69
- 1.9K
- 4
Slide ôn tập cấu trúc dữ liệu và thuật toán
Ngày tải lên :
17/08/2012, 09:54
... trị; Ch ươngg1: Ô n n ập p ươn : Ô t t ậ C/C+ Các cú pháp 35 Các kiểu liệu sở Kểu i Ph ạm v i b i ểu d i ễn K h t h ước íc (b y t e ) char -27 27 -1 int - 215 215 -1 long -2 31 2 31- 1 float 3.4E-38 ... steps to achieve a desired result Ch ươngg1: Ô n n ập p ươn : Ô t t ậ C/C+ Ví dụ 11 Tính tổng số nguyên lẻ từ 1 n B1: S=0 B2: i =1 B3: Nếu i=n +1 sang B7, ngược lại sang B4 B4: S=S+i ... = k = Ch ươngg1: Ô n n ập p ươn : Ô t t ậ C/C+ Độ phức tạp thuật toán 23 Một số kết Big-O quan trọng: Hàm đa thức: f(x) = anxn + an-1xn -1 + … + a1x + a0 Khi f(x) O(xn) Hàm giai thừa:...
- 95
- 1.9K
- 11
Khai phá dữ liệu và thuật toán khai phá luật kết hợp song song
Ngày tải lên :
07/11/2012, 10:55
... PHÁ LUẬT KẾT HỢP TRONG CƠ SỞ DỮ LIỆU 17 2 .1 Mở đầu 17 2.2 Luật kết hợp 18 2.2 .1 Các khái niệm 18 2.2.2 Khai phá luật kết hợp 21 2.2.3 Cách tiếp cận khai phá luật kết hợp 22 2.3 Luật kết hợp sở ... liệu 10 1. 6 Các phương pháp khai phá liệu 11 1. 7 Các ứng dụng khai phá liệu 13 1. 8 Khai phá liệu lĩnh vực liên quan 14 1. 9 Các thách thức phát tri thức khai phá liệu 15 1. 10 Kết luận chương 16 ... hình vẽ Mở đầu Chương 1: TỔNG QUAN VỀ KHAI PHÁ DỮ LIỆU 1. 1 Khái niệm 1. 2 Kiến trúc hệ thống khai phá liệu 1. 3 Các giai đoạn trình khai phá liệu 1. 4 Một số kỹ thuật khai phá liệu 1. 5 Các sở liệu...
- 86
- 1.3K
- 11
KHAI PHÁ DỮ LIỆU VÀ THUẬT TOÁN KHAI PHÁ LUẬT KẾT HỢP SONG SONG
Ngày tải lên :
26/04/2013, 11:38
... PHÁ LUẬT KẾT HỢP TRONG CƠ SỞ DỮ LIỆU 17 2 .1 Mở đầu 17 2.2 Luật kết hợp 18 2.2 .1 Các khái niệm 18 2.2.2 Khai phá luật kết hợp 21 2.2.3 Cách tiếp cận khai phá luật kết hợp 22 2.3 Luật kết hợp sở ... liệu 10 1. 6 Các phương pháp khai phá liệu 11 1. 7 Các ứng dụng khai phá liệu 13 1. 8 Khai phá liệu lĩnh vực liên quan 14 1. 9 Các thách thức phát tri thức khai phá liệu 15 1. 10 Kết luận chương 16 ... phá luật kết hợp với số khái niệm mở rộng 2.4 .1 Giới thiệu Một số khai niệm mở rộng luật kết hợp là: Luật kết hợp định lượng, Luật kết hợp tổng quát, Luật kết hợp trọng số Việc khai phá luật...
- 117
- 827
- 6
Báo cáo đồ án cấu trúc dữ liệu và thuật toán. Đề tài Gelfand’s play
Ngày tải lên :
23/12/2013, 12:47
... Lớp 10 T1 Trang 19 / 25 Đồ án Cấu trúc liệu Thuật toán Lớp 10 T1 Nhóm 11 Trang 20 / 25 Đồ án Cấu trúc liệu Thuật toán Lớp 10 T1 Nhóm 11 Trang 21 / 25 Đồ án Cấu trúc liệu Thuật toán Lớp 10 T1 Nhóm 11 ... Cấu trúc liệu Thuật toán Lớp 10 T1 Nhóm 11 Trang 23 / 25 Đồ án Cấu trúc liệu Thuật toán Lớp 10 T1 Nhóm 11 Trang 24 / 25 Đồ án Cấu trúc liệu Thuật toán Nhóm 11 -HẾT - Lớp 10 T1 Trang 25 / 25 ... if(x1-i== -1& &y1-j= =1) move(3); else if(x1-i==0&&y1-j= =1) move (1) ; else { kt =1; note(error); } } while(kt); } void play() //Bat dau choi Lớp 10 T1 Trang 17 / 25 Đồ án Cấu trúc liệu Thuật toán Nhóm 11 {...
- 25
- 3.4K
- 11