thuât toán k mean dạng mềm

... K- Mean phân cấp (Hierarchical k- means-HKM ) k- Mean sấp xỉ (Approximate K- Means) [2, 13] 2.2.4.5 Thuật toán k- Mean+ + Thuật toán K- means++ đề xuất David Arthur Sergei Vassilvitskii [4], thuật toán ... toán K- Mediod với n = 10, k = Đánh giá : Thuật toán K- Medoid khắc phục nhiễu, có độ phức tạp lớn O (k (n k )2 ) [8] Chương Thuật toán phân cụm k- Mean 2.2.4.2 30 Thuât toán k -Tâm Thuật toán k ... Trên thực tế, điều kiện dừng dùng k t hợp với Chương Thuật toán phân cụm k- Mean 2.2.2 28 Thuật toán K- Mean gán mềm Nếu dạng cứng thuật toán K- means gán đối tượng cho cụm, dạng mềm lại biểu diễn...

Ngày tải lên: 05/03/2014, 17:56

... II PHƯƠNG PHÁP 2.1 BÀI TOÁN 1: SỬ DỤNG THUẬT TOÁN K- MEAN 2.1.1 Khái niệm thuật toán k- mean Phát biểu toán: Đầu vào   Tập đối tượng X = , Số cụm k Đầu   Các cụm ( i = k ) tách rời hàm tiêu ... tâm tới vấn đề sau:  K vọng hàng có không ?  Các cột có k vọng toán học không ?  Có tồn hệ thức k vọng toán học hàng cột không ? nói cách khác, hàng cột có tác động lẫn không? Bảng số liệu ... xác định matran khoảng cách sau: - Khoảng cách Minkowski: d(x, y) = p số tự nhiên - - Minkowski p = 2: d(x,y) = Khoảng cách Mahattan trường hợp đặc biệt khoảng cách 1.1.3 dương Khoảng cách Euclidean...

Ngày tải lên: 06/05/2014, 09:44

... II Thuật toán K- Mean III Khái quát thuật toán Các bước thuật toán Ví dụ minh họa – Demo thuật toán Đánh giá thuật toán Tổng quát hóa Các biến thể K- Mean ứng dung I Ứng dụng thuật toán K- Mean I ... KI2 – Clustering Algorithms - Johan Everts  http://vi.wikipedia.org/wiki/Học_không_có_giám_sát  K- Mean ứng dung  http://people.revoledu.com/kardi/tutorial/kMean/NumericalExample.htm 27 K- Mean ... Tương tự thuật toán K- mean  Mỗi cụm đại diện đối tượng cụm  Chọn đối tượng gần tâm cụm làm đại diện cho cụm  K- medoid khắc phục nhiễu, độ phức tạp lớn  K- Mean ứng dung Thuật toán K- medoid: 24...

Ngày tải lên: 09/10/2014, 22:31

... THUẬT TOÁN K- MEANS Sơ đồ thuật toán: Hình 3: Sơ đồ thuật toán K- means clustering Thuật toán k- means bao gồm bước sau : Input: Số cụm k trọng tâm cụm {mj}kj=1 Output: Các cụm C[i] (1 ≤ i ≤ k) hàm ... đúng, k- means dùng giải toán liệu đa biến, chí cho toán có nhiều dạng liệu Chìa khoá cho việc giải toán k- means sử dụng ma trận khoảng cách TÀI LIỆU THAM KHẢO Bài giảng thầy Nguyễn Bá Tường k- means ... http://en.wikipedia.org/wiki/Kmeans_clustering How the K- Mean Clustering algorithm works? http://people.revoledu.com/kardi/tutorial/kMean/Algorithm.htm Kiri Wagstaff, Claire Cardie; Constrained k- means...

Ngày tải lên: 17/10/2014, 07:23

... 17 Thuật toán k- mean  Input: Số cụm k cần gom sở liệu chứa n đối tượng  Output: k cụm gom Sơ đồ thuật toán K- means 18 Ví dụ thuật toán k- mean, n=10, k= 2 19 Ưu, nhược điểm thuật toán K- mean:  ... liệu không gian hiệu hơn, nghiên cứu bổ sungcần thực để cung cấp cho người dùng khả k t hợp ràng buộc thuật toán phân cụm 12 II THUẬT TOÁN K- MEAN thiệu thuật toán K- mean Giới Phần tử trung tâm Khoảng ... THIỆU WEKA VÀ BÀI TOÁN ỨNG DỤNG Giới thiệu phần mềm WEKA Bài toán ứng dụng phân cụm liệu WEKA 21 Giới thiệu phần mềm WEKA công cụ phần mềm viết Java, phục vụ lĩnh vực máy học khai phá liệu • Weka...

Ngày tải lên: 11/03/2015, 09:33

... hai Một Số Thuật Toán Tiêu Biểu a) K- means mở rộng * Thuật toán k- means Trong lĩnh vưc khai phá liệu, thuật toán gom nhóm k- means phương pháp phân tích nhóm.Mục tiêu thuật toán chia n đối ... k- means Trong lĩnh vưc gom nhóm văn bản, để phù hợp với kiểu liệu đặc thù, thuật toán k- means truyền thống được biến đổi thành dạng phù hợp hơn: 10 - Thuật toán k- means cầu (spherical k- means): ... cho thấy hình dạng phân bố liệu không lồi mà thuật toán k- means gặp vấn đề gom nhóm Trong (b) thuật toán kernel kmeans thành công phân biệt rõ hai nhóm k t việc chiếu vectơ văn lên không gian có...

Ngày tải lên: 10/04/2015, 00:10

... chiếu q vào không gian văn k chiều Từ công thức ma trận ta có Vk = AkT U k Σ −1 k Ak = U k Σ k VkT ta suy Σ −1U kT Ak = VkT k (vì U k U kT = I k ) q k = q T U k Σ −1 k Áp dụng tương tự cho vector ... trận ∧ Pk , Qk ∈ ℜ ( k + q ) k Σ k ∈ ℜ k k Vậy xấp xỉ tốt B có hạng k là: U k Bk =     )  ∧  k    T ∧   ∧    Pk  Σ k Vk ,Vk Qk   Iq          ⊥ ∧  Qk , Qk Σq ... B= k   T Uk D  = Pk , Pk⊥ R   ( ∧ ∧ ∧   Σ B = U k , U p  k    ∧   U k ,U p    T − U kU k ) D = U p R Pk , Qk ∈ ℜ ( k + p ) k  Bk = U k  )  ∧  k      ⊥ ∧  Qk ,...

Ngày tải lên: 10/04/2015, 00:25

... thông dụng biến trị khoảng:  Khoảng cách Minkowski  Khoảng cách Euclide khoảng cách Minkowski với q =  Khoảng cách Manhattan khoảng cách Minkowski với q =  Khoảng cách có trọng Khoảng cách có ... số khái niệm Ví dụ, ta không 16 thể định nghĩa rõ ràng tập khách hàng có thuộc tính định Walk = Yes dựa vào thuộc tính điều kiện bảng 1.2 Những khách hàng gặp khó khăn x3 x4 Nói cách khác, k t ... thuật toán k t hợp cụm gần xây dựng lại CF, nhiên nút CF lƣu trữ số hữu hạn k ch thƣớc BIRCH có hạn chê :thuật toán không xử lý tốt cụm hình dạng cầu, sử dụng khái niệm bán k nh đƣờng k nh để kiểm...

Ngày tải lên: 10/04/2015, 16:27

... p1) end: HienThiKQ := proc (XP, KT) global KQ, TU, n; if n < XP or n < KT or XP < or KT < then Thongbao2() else khoitao(XP, KT): TimDijkstra(XP, KT): KetQua(XP, KT): DTKQ(XP, KT): Maplets[Tools][Set]('TP'(value) ... tXP KQ[1, m+1 -k] :=t; t:=Truoc[1, t]; k: =k+ 1; od: KQ[1,1]:=XP; fi: #print(KQ); for i from to n for j from to n if G[i,j]=infinity then G[i,j]:=0; fi: od: od: for i from to m FN[KQ[1, i],KQ[1, ... KetQua:=proc(XP,KT) local i,m:=0,t ,k, j,T,H,l; global KQ,Truoc,G,FN,n; FN:=Matrix(n); if TU[1, KT]=infinity then t:=1 ; else t:=KT; while tXP m:=m+1; t:=Truoc[1, t]; od: KQ:=Matrix(1, m+1); t:=KT; k: =0;...

Ngày tải lên: 26/12/2013, 15:46

... Khi to tham s: { ( ( ( = à1( ) , à20) , , k( ) , p1( 0) , p20) , , pk0 ) } Bc E: P ( j | xk , t ) = P ( j | xk , t ) P ( j , t ) P ( xk , t ) = ( ) P xk | j , i( ) , Pi ( k t ( ) t) P xk ... P( | x , ) ) = ài( t +1) = i k i k pi( t +1 k i k t k k k t t R Lp li bc v cho n t kt qu Ngoi thut toỏn EM ra, phõn cm da trờn mụ hỡnh cũn cú thờm mt thut toỏn khỏc l: Thut toỏn COBWEB 2.2.6 ... cm Cj Hm trờn khụng õm, gim cú mt s thay i mt hai bc: Tớnh toỏn khong cỏch v cp nht v trớ trng tõm Thut toỏn K_ means: Bc - Khi to 33 Chn k trng tõm { ci } ( t =0 ) , i = ữ k ban u khụng gian R...

Ngày tải lên: 22/01/2014, 23:01

... bày k thuật phân cụm k- means, bên cạnh đánh giá khả áp dụng thuật toán vào toán phân cụm hành vi 9 CHƯƠNG THUẬT TOÁN K- MEANS 2.1 Giới thiệu thuật toán k- means Thuật ngữ "k- means" lần sử dụng James ... hưởng nhiễu 2.4 K t luận Trong chương 2, luận văn trình bày vấn đề :  Giới thiệu thuật toán k- means  Cài đặt thuật toán k- means  Đánh giá sơ k t khả triển khai thuật toán k- means vào công việc ... toán k- means Dựa vào cách mô tả hành vi sử dụng dịch vụ khách hàng, xác định định dạng đầu kiểu liệt k phần tử (định dạng đầu vào thuật toán k- means) sau: Bảng Cấu trúc liệu đầu thuật toán k- means...

Ngày tải lên: 17/02/2014, 09:38

... ưu tính toán khoa học lần 2, Hà Nội 5-9/5/2004 [8] Lam Quoc Anh, Phan Quoc Khanh, Stability of solutions to vector multivalued equilibrium problems, Hội thảo toàn quốc tối ưu tính toán khoa học ... Trương Sơn (Phan Quốc Khánh hướng dẫn): Một số khái niệm đạo hàm mở rộng giải tích khơng trơn áp dụng tối ưu, bảo vệ tháng 4/2004, Đại học KHTN TpHCM Lê Thanh Tùng (P Q Khánh hd): Các Định lý ... (P Q Khánh hd): Một số đạo hàm suy rộng ứng dụng tối ưu, bảo vệ tháng 11/2004, Đại học KHTN TpHCM Nguyễn Kim Chi (P.Q Khánh hd): Bài tốn cân mạng giao thơng, bảo vệ tháng 9/ 2005, Đại học KHTN...

Ngày tải lên: 10/08/2014, 04:21

... tế, điều kiện dừng dùng k t hợp với 1.4.2.2 Thuật toán K- means với gán mềm Nếu dạng cứng thuật toán K- means gán trang web cho cụm, dạng mềm lại biểu diễn cụm c sử dụng vector ߤܿ không gian ... cosin ܿ௜ ݀௝ Bắt đầu Số cluster K Không thay đối? Tính tâm cụm K t thúc Tính khoảng cách từ liệu Nhóm liệu dựa khoảng cách Hình 2: Thuật toán K- means Thuật toán K- means không đảm bảo tìm giá trị cực ... vào độ tương đồng trang web với trọng tậm cụm Tồn hai dạng thuật toán K- means dạng cứng dạng mềm 1.4.2.1 Thuật toán K- means với gán “cứng” Dạng “cứng” phân trang web đến cụm theo hai giá trị Phương...

Ngày tải lên: 20/08/2014, 09:47

... Thuật toán Thuật toán thao tác tập vectơ d-chiều, D = {xi| i = d điểm liệu thứ i Thuật toán bắt đầu N} xi cách chọn k điểm làm trọng tâm K thuật để chọn điểm hạt giống “ngẫu nhiên” Sau thuật toán ... trị k vọng (expectation) liệu 2.1 Thuật toán - ví dụ minh họa Lần lặp Lần lặp Lần lặp Lần lặp Lần lặp Lần lặp 2.1 Thuật toán – Vấn đề tối ưu cục Việc chọn giá trị khởi đầu cho trọng tâm k- means ... đến việc hội tụ “cục bộ” hay “toàn cục” liệu Lần lặp Lần lặp Lần lặp 2.2 Khoảng cách hai đối tượng  Khoảng cách Minkowski: d (i, j) q (| x x |q | x x |q | x x |q ) i1 j1 i2 j2 ip jp Trong i...

Ngày tải lên: 26/01/2015, 17:25

... Thuật toán K- Means - Không thích hợp cụm có dạng nồi hay cụm có k ch thước khác - Các biến đổi phương pháp k- means - Các biến thể phương pháp k- means khác việc chọn k centroids đầu tiên, tính toán ... phân bố vào cụm tương tự với Exemplar cụm dựa độ đo khoảng cách 11 Gom Văn Thuật toán K- Means CHƯƠNG II THUẬT TOÁN K- MEANS Khái niệm K- means thuật toán gom cụm theo phương pháp phân hoạch sử dụng ... thuật toán tuyến tính theo chiều liệu Thuật toán k- means Thời gian độ phức tạp thuật toán K- means - Độ phức tạp việc chọn k cụm ban đầu O (k) - Tính khoảng cách n đối tượng với trọng tâm cụm O(kn)...

Ngày tải lên: 09/04/2015, 21:31

... Thuật Toán K- Means K- Means thuật toán quan trọng sử dụng phổ biến k thuật phân cụm Tư tưởng thuật toán K- Means tìm cách phân nhóm đối tượng (objects) cho vào K cụm (K số cụm xác đinh trước, K nguyên ... tổng bình phương khoảng cách đối tượng đến tâm nhóm (centroid ) nhỏ Thuật toán K- Means mô tả sau Thuật toán K- Means thực qua bước sau: 13 Chọn ngẫu nhiên K tâm (centroid) cho K cụm (cluster) Mỗi ... G2 = G1 (Không có thay đổi nhóm đối tượng) nên thuật toán dừng k t phân nhóm sau: 17 Thuật toán K- Means có ưu điểm đơn giản, dễ hiểu cài đặt Tuy nhiên, số hạn chế K- Means hiệu thuật toán phụ...

Ngày tải lên: 09/04/2015, 21:35

... O(ik(n -k) 2) - K m hiệu - Chọn số cụm k trước - K t thời gian chạy phụ thuộc vào phân hoạch ban đầu II So sánh giải thuật K- means K- medoids Giải thuật gom cụm K- means K- means phương pháp học không ... Clustering)và thuật toán gom cụm K- medoids Gom cụm liệu (Data Clustering) Thuật toán gom cụm K- Medoids So sánh giải thuật K- means K- medoids Giải thuật gom cụm K- means So sánh giải thuật K- means K- medoids ... c2(7,4) Bây tính toán khoảng cách điểm lại với cụm khoảng cách Manhattan (là khoảng cách Minkowski q=1) Khoảng cách Minkowski: Ta bảng khoảng cách sau: Khoảng cách từ điểm lại đến cụm Toạ độ điểm Toạ...

Ngày tải lên: 09/04/2015, 22:01

... Bùi Anh Kiệt – CH1101018 22 Khai phá liệu & kho liệu Thuật toán K- Means & ứng dụng thực tế Tài liệu tham khảo Định nghĩa thuật toán K- Means từ wikipedia: http://en.wikipedia.org/wiki /K- means_clustering ... tính toán Học viên: Bùi Anh Kiệt – CH1101018 15 Khai phá liệu & kho liệu Thuật toán K- Means & ứng dụng thực tế K t luận K- Means thuật toán gom cụm phát phát triển Dù nhiều hạn chế khả tìm k t ... K- Medoid khắc phục yếu điểm loại nhiễu thuật toán K- Means Nhưng bù lại, độ phức tạp thuật toán lại lớn 1.4.2 Thuật toán Fuzzy C-Means Thuật toán Fuzzy C-Means có chiến lược phân cụm giống K- Means...

Ngày tải lên: 09/04/2015, 22:03

... Phúc Khoa GVHD: TS Đỗ Phúc HVTH: CH1101015 _Lê Thị Phúc Khoa II Thuật toán K_ means: Giới thiệu thuật toán: K- Means thuật toán quan trọng sử dụng phổ biến k thuật phân cụm Tư tưởng thuật toán K- Means ... vào K cụm (K số cụm xác đinh trước, K nguyên dương) cho tổng bình phương khoảng cách đối tượng đến tâm nhóm (centroid ) nhỏ xi ∈ R d Mục đích thuật toán k_ means sinh k cụm liệu {C1, C2, …., Ck} ... K cụm liệu Luôn có điểm liệu ột cụm liệu Các cụm không phân cấp không bị chồng chéo liệu lên Mọi thành viên cụm gần với cụm cụm khác Khuyết điểm • Không có khả tìm cụm không lồi cụm có hình dạng...

Ngày tải lên: 09/04/2015, 22:04

... - Độ phân tách (separation): cụm nên xa CHƯƠNG 3: THUẬT TOÁN K- MEANS VỚI BÀI TOÁN PHÂN CỤM DỮ LIỆU Khái quát toán K- means K- means thuật toán phân cụm theo phương pháp phân hoạch sử dụng rộng rãi ... định, k t phiên mềm k- means Chính xác hơn, phép gán mềm điểm liệu cho thành phần trộn mô trở nên khó, cho điểm liệu định vị đơn độc cho thành phần giống nhất, thuật toán k- means Từ thấy, k- means ... k- means gặp khó khăn lúc liệu không mô tả tốt theo vị trí phân bố Gaussian Ví dụ, k- means có vấn đề có nhóm có hình dạng không lồi Phương pháp khác để làm việc với cụm không lồi cách bắt cặp kmeans...

Ngày tải lên: 09/04/2015, 22:05