phần 2 tìm hiểu về lý thuyết fuzzy logic
Phân cụm dữ liệu và ứng dụng weka minh họa
Ngày tải lên :
14/09/2015, 18:42
... 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 lớp biết trước Ví dụ: phân lớp liệu bệnh nhân hồ sơ bệnh ... trình phân chia tập liệu ban đầu thành cụm liệu thỏa mãn đối tượng cụm có tính chất “tương tự” 1 .2 Mục đích phân cụm liệu Xác định chất việc nhóm đối tượng tập liệu nhãn Phân cụm không dựa tiêu ... thuật toán 1.4 Thuật toán hoạt động tập vectơ d chiều, tập liệu X gồm N phần tử: X = {xi | i = 1, 2, …N } K-Mean lặp lại nhiều lần trình: + Gán liệu + Cập nhật lại vị trí trọng tâm Quá trình lặp...
- 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
... d(B, c2 ) = 2. 36 Vậy B thuộc cụm • d(C, 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 = ... tiết giải thuật” 23 2. 5.Giao diện Dữ liệu mẫu 24 Giao diện chương trình demo 25 Thực phân cụm đối tượng 26 Tài liệu tham khảo -Giáo trình “Khai thác liệu”, biên soạn: TS Đỗ Phúc ,20 08 -Một số tài ... với trọng tâm mới: c1 = () c2 = ( ) • d(A, 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...
- 27
- 598
- 3
Phân cụm dữ liệu bằng thuật toán K-means
Ngày tải lên :
09/04/2015, 22:45
... c1(1,1) ≡ A c2 (2, 1) ≡ B, thuộc cụm 2: Bước 2: Tính khoản cách: Môn học: Khai phá liệu kho liệu 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) ... trọng tâm C1 = (3 /2, 1) C2 = (9 /2, 7 /2) Môn học: Khai phá liệu kho liệu Trang 21 Bước 6: lặp lại bước 2: d(A, c1 ) = 0 .25 < d(A, c2 ) = 18.5 A thuộc cụm d(B, c1 ) = 0 .25 < d(B, c2 ) = 12. 5 B thuộc cụm ... = (5 – 1 )2 + (4 – 1 )2 = 25 d(D, c2) = (5 – 2) 2 + (4 – 1 )2 = 18 d(D, c2) < d(D, c1) => D 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)...
- 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
... d(Oj,Om ,2) - d(Oj,Om) Giá trị Cjmp không âm Hình 2: Trường hợp Cjmp= d(Oj,Om ,2) - d(Oj,Om) không âm Trường hợp 2: Oj thời thuộc cụm có đại diện Om Oj tương tự với Om ,2 so với Op (d(Oj,Op)d(Oj,Om ,2) ) ... Om ,2 Op (d(Oj,Op)d(Oj,Om ,2) ) Trong đó, Om ,2 đối tượng medoid tương tự xếp thứ tới Oj số medoid Trong trường hợp này, ta thay O m đối tượng medoid Op Oj thuộc cụm có đối tượng đại diện Om ,2 Vì ... Om ,2 Mặt khác, giả sử Oj tương tự với 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...
- 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
... 20 Các biến thể K-Means 21 Ứng dụng K - Means 24 ỨNG DỤNG GOM CỤM ẢNH BẰNG K- MEANS 25 Giới thiệu phân đoạn ảnh gom cụm 25 Cài đặt thử nghiệm 27 KẾT ... 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 Ta thấy ... n = 10 điểm, hình 13, cần chia thành k =2 cụm Các bước thực thuật toán k-medoids hình 13: HỌC VIÊN THỰC HIỆN: NGUYỄN VĂN KHOA – MSHV: CH1101016 Page 22 BÀI THU HOẠCH MÔN HỌC: KHAI PHÁ DỮ LIỆU...
- 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
... Ví dụ 2. 2 .2. 1: Ta quay lại ví dụ 2. 1.3.1 trên, phân tích SVD ma trận term – document A = UΣV T 0 .26 70 0.7479 0 .26 70 U = 0.11 82 0.5198 0.11 82 đó: − 0 .25 67 − 0.3981 − 0 .25 67 − ... lớn A Hình 2. 2 Biểu diễn ma trận xấp xỉ Ak có hạng k Ví dụ 2. 2: cho k=3, Tìm ma trận xấp xỉ A3 = U3∑3 V3T: 25 0 .26 70 0.7479 0 .26 70 A3 = 0.11 82 0.5198 0.11 82 − 0 .25 67 0.5308 ... 0.1158 0. 528 8 0 .28 15 − 0.37 12 − 0.0 127 0.6394 0.4971 − 0.0330 0. 023 2 0.0094 0.9933 0.6003 0.4971 − 0.0330 0. 023 2 A3 = 0.0740 − 0.0 522 0.1801 − 0.0 326 0.9866 0.0094...
- 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
... 32 2 .2. 1 Thuật toán PAM 32 2 .2. 2 Thuật toán CLARA 34 2. 2.3 Thuật toán CLARANS 35 2. 3 Thuật toán phân cụm liệu dựa vào tìm kiếm 37 2. 3.1 ... 23 Các thuật toán phân cụm liệu 24 2. 1 Thuật toán phân cum liệu dựa vào phân cụm phân cấp 24 2. 1.1 Thuật toán BIRCH 24 2. 1 .2 Thuật toán CURE 27 ... Thuật toán CURE 27 2. 1.3 Thuật toán ANGNES 29 2. 1.4 Thuật toán DIANA 30 2. 1.5 Thuật toán ROCK 30 2. 1.6 2. 2 Thuật toán Chameleon ...
- 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
... 23 1.6 Kết luận chƣơng 24 CHƢƠNG CÁC THUẬT TOÁN PHÂN CỤM 25 2. 1 Thuật toán K-means 25 2. 2 Thuật toán CHAMELEON 29 2. 3 Thuật toán CLARA 32 2.4 ... 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 dụng phân loại đối tƣợng văn 23 ... cụm ban đầu 25 Hình 2. 2 Tính toán trọng tâm cụm 26 Hình 2. 3 Minh họa trực quan trình phân cụm 28 Hình 2. 4 Phân cụm Chameleon 31 34 35 35 Hình 2. 8 Nguyên lý chung AntTree 37 Hình 2. 9 Kiến trúc...
- 82
- 419
- 0
KỸ THUẬT PHÂN CỤM DỮ LIỆU VÀ ỨNG DỤNG
Ngày tải lên :
26/04/2013, 11:38
... |Di| = n ∑ k =1 d2 ik |D1| = 0.3 522 = 0.3 522 |D2| = 2 0.1761 + 0.7044 + 0.4771 = 0.8999 |D3| = |Q| = 2 2 0.4771 + 0.1761 + 0.4771 + 0.4771 = 1.4 62 n ∑ jk 2 0.1761 + 0.1761 = 0.3 522 k =1 Di*Qj = ... hệ thống thông tin khác 25 2. 1.4 Các hệ tìm kiếm văn đánh giá cao 27 2. 2 HỆ TÌM KIẾM THÔNG TIN 28 2. 2.1 Kiến trúc hệ tìm kiếm thông tin 28 2. 2 .2 Một số mô hình để xây dựng ... 0.1761*0.3 522 = 0.0 62 D2*Q = 0.1761*0.1761 + 0.1761*0.7044 = 0.1550 D3*Q = 0.1761*0.1761 = 0.031 S(D1,Q) = cos = Q.D1 0.0 62 = 0.5 02 = | Q || D1 | 0.3 522 * 0.3 522 S(D2,Q) = cos = Q.D2 0.1550 =...
- 92
- 1.3K
- 8
Bài toán phân cụm dữ liệu và phân cụm mờ
Ngày tải lên :
07/08/2013, 14:50
... nhân tính} Aut2(J) = Aut(J,0,0) Xét R+ tập số thực dương, ta đồng ký hiệu R+ tập hàm dạng x → xr, với r > Từ định lý 2. 2 .2, 2. 2.3, 2. 2.5, 2. 2.6 bổ đề 2. 2.7, 2. 2.8 ta có kết sau: Hệ 2. 2.9 i) Cho ... đẳng cấu với tồn r1, r2 > cho g2(0) = f 22 (0), đồng thời g1-1r1f1 = g2-1r2f2 Khi g2-1r2f2 đẳng cấu Định lý 2. 2.31 [28 ] Cho t t-chuẩn nilpotent Khi Aut(J,t) = {1} Hệ 2. 2. 32 Cho T f1 ,f lớp t-chuẩn ... n2(f(n1(S1(x,y,β1)))) = n2(f(T1(n1(x),n1(y),n1(β1)))) = n2(f(T1(n1(x),n1(y),α1))) = n2(T2(f(n1(x)),f(n1(y)),f(α1))) = n2(T2(f(n1(x)),f(n1(y)), 2) ) = S2(n2(f(n1(x))),n2(f(n1(y))),n2( 2) ) = S2(n2(f(n1(x))),n2(f(n1(y))), 2) ...
- 86
- 956
- 2
nghiên cứu các kỹ thuật phân cụm dữ liệu và ứng dụng
Ngày tải lên :
17/02/2014, 20:40
... kiểu liệu 21 2. 6 Các hướng tiếp cận toán phân cụm liệu 28 2. 6.1 Phương pháp phân hoạch (Partitioning Methods) 28 2. 6 .2 Phương pháp phân cấp (Hierarchical Methods) 36 2. 6.3 Phương ... (x1, y1) (x2, y2) tương ứng, vẽ đồ thị hai trường hợp không gian x-y (Hình 2. 2) : y d 12 C2(x2, y2) C1(x1, y1) x Hình 2. 2: Khoảng cách Euclidean Tuy nhiên nguyên tắc tổng quát để chọn phép đo áp ... Euclidean 24 Hình 2. 3: Bảng tham số 26 Hình 2. 4: Ví dụ trình phân hoạch với k=3 30 Hình 2. 6: Ví dụ số hình dạng cụm liệu khám phá K-means 32 Hình 2. 7: Các chiến lược phân...
- 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
... Iris 4 627 57 8 124 108 435 20 9 150 21 7 17 23 17 17 (987,587) 2( 48,9) 2( 3 124 ,5000) 2( 40,68) 2( 214 ,22 1) 2( 171,38) 2( 100,50) 2( 63%, 37%) 2( 84%,16%) 2( 38%, 62% ) 2( 37%,63%) 2( 49%,51%) 2( 82% ,18%) 2( 67%,37%) ... (36 ,28 %) (36 ,28 %) (36 ,28 %) (35,59%) 0. 327 9 0.4 624 0.3 629 0.4 624 0. 421 2 0.5 726 0.4808 0.6 024 0.4808 0.4603 70,9 02% 100% 78,473% 100% 91,079% 119,084% 100% 125 .28 1% 100% 95,734% 1679 (36 ,28 %) 29 09 ... (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 %) 0.10 42 0.0948 0.1053 0.1876 0 .21 02 0 .26 37 0 .27 42 0. 324 4 0.4113 0.3358 22 ,776% 20 ,718% 23 ,011% 41,014%...
- 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
... LIỆU 21 2. 1 Phâncụmphânhoạch 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 ... 26 Hình2.6.Trƣờnghợp Cjmp=(Oj,Op)- d(Oj,Om ,2) luônâm 27 Hình 2. 7.Thuậttoán PAM 27 Hình 2. 8.ThuậttoánCLARA 28 Hình 2. 9.ThuậttoánCLARANS .31 Hình 2. 10.Cácchiến ... 38 2. 3 .2 Thuật toán OPTICS 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...
- 80
- 1.1K
- 6
Nghiên cứu các kỹ thuật phân cụm dữ liệu và ứng dụng
Ngày tải lên :
25/08/2015, 13:26
... thức thực hành, Nhà xuất Thống kê, 1997 [2] Nguyễn Xuân My, Hỗ Sĩ Đàm, Trần Đỗ Hùng, Lê Sĩ Quang, Một số vấn đề chọn lọc môn tin học, Nhà xuất Giáo dục, 20 02, Trang 73- 108 [3] Phan Đình Diệu, Tri ... Morgan Kaufman, Academic Press 20 01 [5] Burosch G., Demetrovics J., Katona G O H (1987), The poset of closures as a model of changing databases, Oder 4, pp 127 -1 42 [6] J.R, QUINLAN, Machine Learning ... Netherlands [7] H Huang, X Wu, and R.Relue (20 02) , Asociation analysis with one scan of databases In IEEE International Conference on Data Mining, pages 629 -836, Decenber [8] Utgoff P.E, Article:...
- 3
- 637
- 1
Nghiên cứu các kỹ thuật phân cụm dữ liệu và ứng dụng
Ngày tải lên :
08/11/2015, 20:03
... Bookmark not defined 2. 1 Khái niệm phân cụm liệu 20 2. 2 Các ứng dụng phân cụm .21 2. 3 Các yêu cầu thuật toán phân cụm liệu 22 2. 4 Các kiểu liệu phân cụm 23 2. 5 Phép đo độ ... phi tương tự .25 2. 6 Các thuật toán phân cụm liệu 28 2. 6.1 Thuật toán phân cụm liệu dựa vào phân cụm phân cấp 28 2. 6 .2 Thuật toán phân cụm liệu mờ 33 2. 6.3 Thuật toán phân ... Hình 20 : Kết kết cấu phân đoạn ảnh Hình 21 : Phân đoạn ảnh y tế đa quang phổ Hình 22 : Phân đoạn ảnh LANDSAT Hình 23 : Một tập ảnh cảnh Rắn hổ mang chọn từ 320 cảnh Hình 24 : Cấu trúc nhóm gồm 320 ...
- 69
- 1.9K
- 4
Slide ôn tập cấu trúc dữ liệu và thuật toán
Ngày tải lên :
17/08/2012, 09:54
... k Ví dụ, hàm f(x) = x2+ 3x + O(x2) Thật vậy, x > x < x2 < 2x2 Do x2 + 3x + < 6x2 Nghĩa ta chọn C = 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 ... 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 -21 5 21 5-1 long -23 1 23 1-1 float 3.4E-38 3.4E+38 double 1.7E-308 1.7E+308 Ch ươn g :35 n t ập ... dụ: int a=5 /2; //a=? float b=5 /2; //b=? Ch ươngg1: Ô n n ập p ươn : Ô t t ậ C/C+ Các cú pháp 41 É p k i ểu : Cú pháp: (Kểu ) b iểu _t h ức i Ví dụ: (float) 23 (int) x float (23 ) x*1.0 Ch...
- 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
... Chương 2: KHAI 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 ... sở 24 2. 3.1 Phát tập mục phổ biến 24 2. 3 .2 Sinh luật kết hợp 30 Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 2. 4 Khai phá luật kết hợp với số khái niệm mở rộng 32 2.4.1 ... 0.1 0.3 0.4 0.8 0.9 Bảng 2. 1.a Thông tin cửa hàng bán lẻ Giao dịch 124 5 145 24 5 124 5 135 24 5 23 45 Bảng 2. 1.b Tập giao dịch D cửa hàng Khi đó, wminsup = 0.4 tập mục {2, 5} tập mục trọng số phổ...
- 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
... Chương 2: KHAI 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 ... sở 24 2. 3.1 Phát tập mục phổ biến 24 2. 3 .2 Sinh luật kết hợp 30 Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 2. 4 Khai phá luật kết hợp với số khái niệm mở rộng 32 2.4.1 ... 0.1 0.3 0.4 0.8 0.9 Bảng 2. 1.a Thông tin cửa hàng bán lẻ TID Giao dịch 124 5 145 24 5 124 5 135 24 5 23 45 Bảng 2. 1.b Tập giao dịch D cửa hàng Khi đó, wminsup = 0.4 tập mục {2, 5} tập mục trọng số phổ...
- 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
... Trang 21 / 25 Đồ án Cấu trúc liệu Thuật toán Lớp 10T1 Nhóm 11 Trang 22 / 25 Đồ án Cấu trúc liệu Thuật toán Lớp 10T1 Nhóm 11 Trang 23 / 25 Đồ án Cấu trúc liệu Thuật toán Lớp 10T1 Nhóm 11 Trang 24 ... if(i==3&&j==n -2) move(1); else if(i= =2& &j==n -2) move (2) ; else if(i==3&&j==n-1) move(1); else if(i==3&&j==n-3) move(1); else if(i==4&&j==n -2) move (2) ; else if(i==5&&j==n-4) move (2) ; else if(i==3&&j==n-4) ... thẳng sang phải Trường hợp 5.1: 0 Lớp 10T1 Trang / 25 Đồ án Cấu trúc liệu Thuật toán Nhóm 11 Trường hợp 5 .2: 1 Trường hợp 5.3: 2 1 2 Trường hợp 5.4: 2 Tương tự bàn cờ 3×3, bàn cờ 5×5 có số trường...
- 25
- 3.4K
- 11