thuật toán k nearest neighbors

Ngày tải lên: 23/12/2013, 17:17

... 2.4 K t luận Trong chương 2, luận văn đã trình bày các vấn đề :  Giới thiệu thuật toán k- means.  Cài đặt thuật toán k- means  Đánh giá sơ bộ k t quả và khả năng triển khai thuật toán k- means ... cho thuật toán k- means.  Triển khai thuật toán phân cụm k- means.  Đánh giá k t quả thu được sau quá trình phân cụm.  Nêu hướng khuyến nghị tăng hiệu quả sử dụng tài nguyên mạng dựa trên k t ... bàn. Chương 2: Thuật toán k- means. Chương này luận văn trình bày một trong những thuật toán phân cụm k- means và đánh giá khả năng áp dụng đối với bài toán phân cụm hành vi khách hàng sử dụng...

Ngày tải lên: 17/02/2014, 09:38

... thuật toán K- Mean với n = 10, k = 2 . . . . . . . . 27 2.3 Ví dụ thực hiện thuật toán K- Mediod với n = 10, k = 2 . . . . . . . 29 2.4 Tham số của thuật toán k- Mean với cơ sở dữ liệu Supermarket ... toán K- Medoid khắc phục được nhiễu, nhưng có độ phức tạp lớn hơn là O (k( n k) 2 ) [8]. Chương 2. Thuật toán phân cụm k- Mean 26 Hình 2.1 – Sơ đồ các bước thực hiện thuật toán K- Mean 2.2.1 Thuật toán ... đến khi không có sự thay đổi phần tử đại diện) Hình 2.3 thể hiện quá trình thực hiện các bước của thuật toán. Hình 2.3 – Ví dụ thực hiện thuật toán K- Mediod với n = 10, k = 2 Đánh giá : Thuật toán...

Ngày tải lên: 05/03/2014, 17:56

... , y , D PB PB gPBhJ JgPBh g0PBh 0PB  k` e k` YKP k` KP k` YP k` yy kkyye PhH e k` YK B e H e gThe gUh e e e   !"#"$%&' ... t=size(x); t1=t(1); for k= 1:1:t1 for i=1:1:s1 d(1,i)= kc(x (k, :),f(i,:)); [m,n] = mymin(d); y (k) =n; end end {,0gy„y…MKp†M K Hh function d=ss(X,f) r=X(1,:)-f(i,:); for i=2:1:n if(kc(r>0) ... c)50":5, PHẦN II. PHƯƠNG PHÁP 2.1 BÀI TOÁN 1: SỬ DỤNG THUẬT TOÁN K- MEAN 2.1.1 Khái niệm thuật toán k- mean `":"A 9C  ?"ce ...

Ngày tải lên: 06/05/2014, 09:44

... =ܩ∪ܹ. Bước 7: Quay lại bước 2. 1.4.2. Thuật toán K- means Thuật toán k- means [15] có thể xếp vào lớp thuật toán phân cụm phẳng, ý tưởng chính của thuật toán là biểu diễn một cụm bằng trọng tâm ... 2 32 K t luận và định hướng 34 Tài liệu tham khảo 35 Tiếng Việt 35 Tiếng Anh 35 8 Hình 2: Thuật toán K- means Thuật toán K- means không đảm ... phân cụm web đa mức 1.4. Các thuật toán phân cụm HAC và K- means 1.4.1. Thuật toán HAC (Hierarchical agglomerative clustering) Thuật toán HAC [10] là một thuật toán phân cụm được sử dụng rất...

Ngày tải lên: 20/08/2014, 09:47

... Khái quát về thuật toán 2. Các bước của thuật toán 3. Ví dụ minh họa – Demo thuật toán 4. Đánh giá thuật toán 5. Tổng quát hóa và Các biến thể III. Ứng dụng của thuật toán K- Mean 2 K - M e a n ... THUậT TOÁN K- MEAN VÀ ỨNG DụNG GVHD: CN.Trần Nam Khánh SV: Phạm Huyền Trang Lớp: K5 2CA 1 K - M e a n v à ứ n g d u n g NộI DUNG CHÍNH I. Phân cụm II. Thuật toán K- Mean 1. Khái quát ... nào khác. . .K N l 22 K - M e a n v à ứ n g d u n g II.4 ĐÁNH GIÁ THUậT TOÁN – NHƯợC ĐIểM 1. Không có khả năng tìm ra các cụm không lồi hoặc các cụm có hình dạng phức tạp. 2. Khó khăn...

Ngày tải lên: 09/10/2014, 22:31

... THIỆU VỀ THUẬT TOÁN K- MEANS. Sơ đồ thuật toán: Hình 3: Sơ đồ thuật toán K- means clustering Thuật toán k- means bao gồm các bước cơ bản sau : Input: Số cụm k và các trọng tâm cụm {m j } k j=1 . Output: ... Data(1, 5) = 5 Data(2, 5) = 1 K t quả chạy với k= 3 K t quả chạy với k= 2 IV. K T LUẬN. Giống như các thuật toán khác, k- mean cũng có một số hạn chế nhất định: - Việc khởi tạo phần tử trung tâm ... dung lượng dữ liệu thay đổi. - Điều kiện khởi tạo có ảnh hưởng lớn đến k t quả. Điều kiện khởi tạo khác nhau có thể cho ra k t quả phân vùng nhóm khác nhau. - Không xác định được mức độ ảnh hưởng...

Ngày tải lên: 17/10/2014, 07:23

... McQueen (1967). 2 2.1. Thuật toán Thuật toán thao tác trên một tập các vectơ d-chiều, D = {x i | i = 1 N} trong đó x i d là điểm dữ liệu thứ i. Thuật toán bắt đầu bằng cách chọn k điểm làm trọng tâm. K thuật ... trị k vọng (expectation) của dữ liệu. 3 2.1. Thuật toán - ví dụ minh họa Lần lặp 0 Lần lặp 1 Lần lặp 2 Lần lặp 3 Lần lặp 4 Lần lặp 5 4 2.1. Thuật toán – Vấn đề tối ưu cục bộ Việc chọn giá trị khởi ... 1 Là thuật toán lặp đơn giản để chia CSDL thành k nhóm (k do người dùng chỉ định). Được phát triển bởi nhiều nhà nghiên cứu khác nhau, điển hình là Lloyd (1957,...

Ngày tải lên: 26/01/2015, 17:25

... K- MEAN Giới thiệu về thuật toán K- mean. 1. Khoảng cách Euclidean 2. Phần tử trung tâm 3. Thuật toán 4. 5. Ưu, nhược điểm 13 1.Giới thiệu về thuật toán K- mean  K- Means là thuật toán thuộc phương ... cho đến khi không có sự thay đổi nhóm nào của các đối tượng 17 4. Thuật toán k- mean 4. Thuật toán k- mean  Input: Số các cụm k cần gom và cơ sở dữ liệu chứa n đối tượng.  Output: k cụm đã ... các thuật toán khác Marketing Khác Hoạch định thành phố Địa lý Bảo hiểm Sinh học 5 3.CÁC YÊU CẦU PCDL TRONG KHAI PHÁ DỮ LIỆU  Có khả năng mở rộng tập dữ liệu  Khả năng làm việc với các kiểu...

Ngày tải lên: 11/03/2015, 09:33

... với Exemplar của cụm đó nhất dựa trên độ đo khoảng cách. 11 Gom Văn bản bằng Thuật toán K- Means CHƯƠNG II THUẬT TOÁN K- MEANS 1. Khái niệm K- means là thuật toán gom cụm theo phương pháp phân hoạch ... Các thuật toán gom cụm khác nhau thích hợp với các kiểu khác nhau về tập dữ liệu và các mục tiêu khác nhau. Vì vậy thuật toán gom cụm “tốt nhất” để sử dụng tùy thuộc vào ứng dụng. Thuật toán k- means ... k- means. 16 Gom Văn bản bằng Thuật toán K- Means CHƯƠNG III DEMO THỰC HIỆN GOM VĂN BẢN BẰNG THUẬT TOÁN K- MEANS 1. Cụ thể thuật toán K- Means 1.1. Phát biểu bài toán phân lớp với K- means Input Tập các...

Ngày tải lên: 09/04/2015, 21:31

... loại như sau (xem hình) 12 2. Thuật Toán K- Means K- Means là thuật toán rất quan trọng và được sử dụng phổ biến trong k thuật phân cụm. Tư tưởng chính của thuật toán K- Means là tìm cách phân nhóm ... trong khai phá dữ liệu. Khoá luận trình bày một số vấn đề về phát hiện tri thức, khai phá dữ liệu, và trình bày rõ vấn đề khai phá luật k t hợp và ứng dụng một số thuật toán khai phá luật k t ... trên kiểu tri thức khai phá: hệ thống khai phá dữ liệu xuất k t quả kiểu tóm tắt, mô tả, luật k t hợp, phân lớp, phân nhóm và dự báo… Phân lớp dựa trên loại k thuật được sử dụng: hệ thống khai...

Ngày tải lên: 09/04/2015, 21:35

... áp dụng khi tính được trọng tâm 7 2. So sánh giải thuật K- means và K- medoids Bảng so sánh giải thuật K- medoids và K- means Yếu tố K- means K- medoids Độ phức tạp O(ikn) O(ik(n -k) 2 ) Tính ... TIN BÀI THU HOẠCH CHUYÊN ĐỀ KHAI THÁC DỮ LIỆU TÊN ĐỀ TÀI THUẬT TOÁN GOM CỤM K- MEDOIDS SỰ KHÁC NHAU GIỮA THUẬT TOÁN K- MEDOIDS VÀ THUẬT TOÁN K- MEANS GIẢNG VIÊN: PGS.TS. ĐỖ ... (là khoảng cách Minkowski khi q=1). Khoảng cách Minkowski: Ta được bảng khoảng cách như sau: Khoảng cách từ các điểm còn lại đến cụm 1 Điểm Toạ độ điểm trọng tâm c1 Toạ độ điểm không...

Ngày tải lên: 09/04/2015, 22:01

... đầu 2 Mục lục 3 1 Thuật toán K- Means 4 1.1 Tổng quan 4 1.2 Nội dung thuật toán 5 1.3 Đặc điểm của thuật toán 7 1.4 Các biến thể của thuật toán K- Means 8 2 Ứng dụng thuật toán K- Means trong thực ... liệu tham khảo 23 Học viên: Bùi Anh Kiệt – CH1101018 3 Khai phá dữ liệu & kho dữ liệu Thuật toán K- Means & ứng dụng thực tế 1 Thuật toán K- Means 1.1 Tổng quan K- Means là thuật toán phân ... Không thể xử lí nhiều mẫu cá biệt (nhiễu). - Chỉ có thể áp dụng khi tính được trọng tâm. 1.4 Các biến thể của thuật toán K- Means 1.4.1 Thuật toán K- Medoid Thuật toán K- Medoid tương tự thuật toán...

Ngày tải lên: 09/04/2015, 22:03

... Phúc Khoa GVHD: TS. Đỗ Phúc 5 HVTH: CH1101015 _Lê Thị Phúc Khoa II. Thuật toán K_ means: 1. Giới thiệu thuật toán: K- Means là thuật toán rất quan trọng và được sử dụng phổ biến trong k thuật ... detection K thuật phân cụm có thể áp dụng trong rất nhiều lĩnh vực như:  Marketing: Xác định các nhóm khách hàng (khách hàng tiềm năng, khách hàng giá trị, phân loại và dự đoán hành vi khách hàng,…) ... tưởng chính của thuật toán K- Means là tìm cách phân nhóm các đối tượng (objects) đã cho vào K cụm (K là số các cụm được xác đinh trước, K nguyên dương) sao cho tổng bình phương khoảng cách giữa...

Ngày tải lên: 09/04/2015, 22:04

... trên thuật toán phân cụm được áp dụng. Các thuật toán phân cụm khác nhau thích hợp với các kiểu khác nhau về tập dữ liệu và các mục tiêu khác nhau. Vì vậy thuật toán phân cụm “tốt Trang 12 KHAI ... Đây là một trong những thuật toán kinh điển trong khai thác dữ liệu. 2. Thuật toán k- means Thuật toán k- means áp dụng cho các đối tượng được biểu diễn bởi các điểm trong không gian vectơ d chiều ... tách (separation): các cụm nên xa nhau. CHƯƠNG 3: THUẬT TOÁN K- MEANS VỚI BÀI TOÁN PHÂN CỤM DỮ LIỆU 1. Khái quát về bài toán K- means K- means là thuật toán phân cụm theo phương pháp phân hoạch và đã...

Ngày tải lên: 09/04/2015, 22:05

... nhỏ hơn). + Thuật toán cải tiến K- means có độ phức tạp là O( k2 nt), như vậy so với thuật toán K- means có độ phức tạp O(tkn) thì: O( k2 nt)>O(tkn), nhưng không bằng K- mendoids, do k& lt;<n. ... outliers - Không thích hợp nhằm khám phá các cụm có dạng không lồi hay các dạng có k ch thước khác nhau b. Thuật toán K- Medoid Ý tưởng: Để tìm ra k cụm với n đối tượng thì k- medoids chọn ngẫu nhiên k ... tiến thuật toán này nhằm khắc phục những hạn chế của thuật toán K- means Cải tiến thuật toán K- means: thay vì chọn số điểm (k) làm trọng tâm, chúng ta không chọn số điểm (k) làm trọng tâm cho số...

Ngày tải lên: 09/04/2015, 22:43

Ngày tải lên: 09/04/2015, 22:45

Ngày tải lên: 09/04/2015, 22:45

Ngày tải lên: 09/04/2015, 22:50

Ngày tải lên: 09/04/2015, 22:55