... phương pháp phânlớp đa nhãn văn Đồng thời giới thiệu toánphânlớp đa nhãn văn ứng dụngvào việc phânlớp đa nhãn tài liệu Trong chương tiếp theo, luận văn giới thiệumột số thuậttoánphânlớp đa ... Code phânvàolớp Xã hội/Tôn giáo vàNghệ thuật/ Điện ảnh,… [TK07] Ngày nay, phânlớp đa nhãn ápdụng rộng rãi vào ứng dụng đại như: phânlớp chức protein, phân nhóm âm nhạc phânlớp ngữ nghĩa,…[TK07] ... a Khái quát Phânlớp đanhãn ngày càngđược cácứng dụng đại đưa vàoáp dụng, chẳng hạn nh phânlớp (hoặcphân loại)chức năngcác hợp chất hữu cơ, phân nhóm âm nhạcvà phân lớpngữ nghĩa[TK07] Phân lớp...
... μi,i=1 k cụm cho hàm khoảng cách từ điểm đến cụm nhỏ Trong ci tập điểm bên cụm i Thuậttoán K- means sử dụng khoảng cách Euclidean 2.2 Thuậttoán K- meansThuậttoán K- meansdùng để giải toánphân ... chúng phân thành nhóm sau: • Các thuật giải ápdụngkthuật chia trộn vùng • Các thuật giải ápdụngkthuật tăng trưởng vùng • Các thuật giải ápdụng lý thuyết đồ thị • Các giải thuậtápdụng ... sử dụng hàng chục lần ngày mà không hay biết biết Trong giới hạn đồ án khảo sát qua khái niệm máy học, thuậttoán K- means ứng dụngthuậttoán K- meansphân đoạn ảnh Tôi xin cảm ơn GS TSKH Hồng Văn...
... pháp để tìm vị trí điểm μi,i=1 k cụm cho hàm khoảng cách từ điểm đến cụm nhỏ Trong ci tập điểm bên cụm i Thuậttoán K- means sử dụng khoảng cách Euclidean 2.2 Thuậttoán K- meansThuậttoán K- means ... (graph-based) - Chương II: THUẬT TỐN K- MEANS 2.1 Giới thiệu thuật tốn định nghĩa sở Thuậttoán K- means thuộc vào loại thuật tốn khơng giám sát đơn giản ápdụng rộng rãi vào mẫu toánphân cụmdo MacQueen ... phương pháp Park ápdụng không gian màu RGB, phương pháp Weeks Hague ápdụng không gian màu HIS Dựa không gian đặc trưng, ta có phương pháp phân đoạn: phương pháp phân nhóm đối tượng khơng giám...
... vào bộ huấn luyện một cách dễ dàng 2.3 Mô tả thuậttoánphânlớpk – Nearest Neighbor K- Nearest Neighbors algorithm (K- NN) đƣợc sử dụng phổ biến lĩnh vực Data Mining K- NN phƣơng pháp để phân ... có đới tƣợng tḥc lớp - nhiều lớp + chỉ có đới tƣợng) 2.4 PhânlớpK – Nearest Neighbor PhânlớpK – Nearest Neighbor kiểu mở rộng của phânlớp – Nearst Neighbor dựa khoảng cách Nó lƣu ... neighbors: không xác định lớp cho Query Point sớ láng giềng gần với đó lớp + lớp – (khơng có lớp có sớ đối tƣợng nhiều lớp kia) - Nearest neighbors: K t quả - (Query Point đƣợc xếp vào lớp...
... tất khách hàng có tiềm sau khám phá nhóm khách hàng tương đồng sở thích Trái ngược với phân lớp, phân cụm khơng biết trước, đưa khách hàng thuộc nhóm - nhiệm vụ thuậttoánphân cụm Phânlớp từ ... luyện vào huấn luyện cách dễ dàng 2.3 Mơ tả thuật tốn phânlớpk - Nearest Neỉghbor K- Nearest Neighbors algorithm (K- NN) sử dụng phổ biến lĩnh vực Data Mining K- NN phương pháp để phânlớp đối ... (khơng có lớp có số đối tượng nhiều han lớp kia) - Nearest neighbors: K t - (Query Point xếp vàolớp dấu - láng giềng gần với có đối tượng thuộc lớp - nhiều lớp + có đối tượng) 2.4 Phânlớp K...
... Khoa II Thuậttoán K_ means: Giới thiệu thuật toán: K- Meansthuậttoán quan trọng sử dụng phổ biến kthuậtphân cụm Tư tưởng thuật tốn K- Means tìm cách phân nhóm đối tượng (objects) cho vàoK ... K_ means: Các biến thể k_ means khác ở: - Chiến lược chọn k trọng tâm - Phương pháp tính độ phân biệt - Phương pháp tính trọng tâm cụm Một số biếm thể tiêu biếu k_ means: Thuậttoán k- medoids: GVHD: ... Thị Phúc Khoa Mục Lục GVHD: TS Đỗ Phúc HVTH: CH1101015 _Lê Thị Phúc Khoa I Giới thiệu kthuậtphân cụm “khai phá liệu” (Clustering Techniques in Data mining) Phân cụm kthuật quan trọng khai phá...
... cho k t khác tùy vào chọn k điểm Thuậttoán K- means cải tiến: Bước 1: Khởi tạo giá trị ban đầu cho K: K= 1 Bước 2: Bước 2.1: Kiểm tra điều kiện K Nếu K= 1: chọn điểm làm trung tâm cụm Nếu K> 1: thêm ... so với thuật tốn K- means có độ phức tạp O(tkn) thì: O( k2 nt)>O(tkn), khơng K- mendoids, k
... chạy thuậttoán Các ứng dụng sử dụngthuậttoán k- meansphân khúc thị trường, thống k địa lý, gom nhóm hình ảnh, dùngthuậttoán để tiền xử lý tạo liệu dùng cho phương pháp thuậttoán khác ... I THUẬTTOÁN K- MEANS .5 Phương pháp phân hoạch .5 Độ đo khoảng cách .5 .5 Thuậttoán k- means Điều kiện dừngthuậttoán Cách chọn nhóm khởi ... thử với nhiều khởi tạo khác giá trị k khác Các biến thể k- means Các biến thể k- means tùy thuộc vào chiến lược chọn phân hoạch khởi tạo, phương pháp tính độ phân biệt, phương pháp tính trọng tâm...
... thuộc vào O(n2) thời gian cho n đối tƣợng trƣờng hợp xấu 2.2 Thuậttoánphân cụm liệu dựa vào cụm trung tâm 2.2.1 Thuậttoán PAM Thuậttoán PAM thuậttoán mở rộng thuậttoán K- means nhằm có khả ... cụm không dùng nhãn lớp, khái niệmthức mà điểm đƣợc gom cụm khác dựa trênthuật toán gom cụm đƣợc ápdụng Các thuậttoán gom cụm khác thích hợp vớicác kiểu khác tập liệu mục tiêu khác Vì thuậttoán ... đo 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...
... Nguyễn Mai Thương Trang 11 Khai phá liệu kho liệu PGS.TS Đỗ Phúc CHƯƠNG II: CÁC THUẬTTOÁNPHÂN CỤM DỮ LIỆU I Thuậttoán K- means Khái niệm K- means phương pháp tiếp cận phân hoạch tập liệu thành ... sử dụng: Người sử dụng chờ đợi k t phân cụm dễ hiểu, dễ lý giải dễ sử dụng Nghĩa là, phân cụm cần giải thích ý • • • • • • nghĩa ứng dụng rõ ràng Các kthuậtphân cụm Phương pháp phân cụm phân ... Phương pháp phân cụm phân cấp Phương pháp phân cụm dựa mật độ Phương pháp phân cụm dựa lưới Phương pháp phân cụm dựa mơ hình Phương pháp phân cụm có liệu ràng buộc Hiện nay, phương pháp phân cụm...
... 2: Thuậttoán k- means Chương luận văn trình bày thuật tốn phân cụm k- means đánh giá khả ápdụngtoánphân cụm hành vi khách hàng sử dụng dịch vụ viễn thơng Chương 3: Ápdụngthuật tốn k- meansvào ... pháp phân cụm liệu, để phân tích nhóm hành vi Chương luận văn trình bày kthuậtphân cụm k- means, bên cạnh đánh giá khả ápdụngthuậttoánvàotoánphân cụm hành vi 9 CHƯƠNG THUẬTTOÁN K- MEANS ... thích hợp Hiện kthuật khai phá liệu đạt nhiều thành tựu hỗ trợ tốn phân tích hành vi khách hàng phân cụm dựa vàothuậttoán k- means Dựa vào thực trạng k t hợp với kthuậtphân cụm khai phá liệu...
... Thuật tốn k- means Chương luận văn trình bày thuậttoánphân cụm k- means đánh giá khả ápdụngtoánphân cụm hành vi khách hàng sử dụng dịch vụ viễn thông Chương 3: Ápdụngthuậttoán k- meansvào ... thích hợp Hiện kthuật khai phá liệu đạt nhiều thành tựu hỗ trợ tốn phân tích hành vi khách hàng phân cụm dựa vàothuậttoán k- means Dựa vào thực trạng k t hợp với kthuậtphân cụm khai phá liệu ... liệu, cụ thể phương pháp phân cụm liệu, để phân tích nhóm hành vi Chương luận văn trình bày kthuậtphân cụm k- means, bên cạnh đánh giá khả ápdụngthuậttoánvàotoánphân cụm hành vi Footer...
... thông Việc triển khai phương pháp cho phép gắn bó liệu mơi trường phân tán điều kiện lý tưởng (khơng có cố nào) ápdụng mang lại hiệu định cho hệ thống đăng k Tuy nhiên, trình triển khai lập trình ... dụng nhằm rút hay cho vào tùy ý số trạm định Các cố kthuật khó khăn phát chiến lược mà dó u cầu khơng ghi lại khắp nơi mạng III.4 Phân tán biểu trạng thái chức cung cấp Phân tán biểu trạng thái ... cứu phát triển giải pháp kthuật sở cho ứng dụngphân tán đạt thành công định thể công bố Tuy nhiên, để có giải pháp hữu hiệu áp ứng yêu cầu đặt việc gắn bó liệu mơi trường phân tán Internet/Intranet,...
... thuộc tính bị tick K t cuối ta thuộc tính sử dụng sau: Ta save lại liệu, tên segment-test2.arff, ta thực thuậttoánphânlớp sở liệu III K t thu sử dụngthuậttoán REPTree K t sử dụngthuật tốn REPTree ... (Tranforming) k t hợp (Combining) thuộc tính Weka Explore: Các phânlớp - Các phânlớp (Classifiers) Weka tương ứng với mơ hình dự đốn đại lượng kiểu định danh (phân lớp) đại lượng kiểu số(hồi quy/ ... k t hợp tìm II Ứng dụng Weka vàotoán với sở liệu segment test sử dụngthuật tốn REPTree Mơ tả toánPhân đoạn ảnh thao tác mức thấp tồn q trình xử lý ảnh Quá trình thực việc phân vùng ảnh thành...
... Các kthuật kiểm thử phần mềm Chương 3: Thuậttoán di truyền Chương 4: Ápdụngthuậttoán di truyền sinh liệu kiểm thử tự động CHƯƠNG 1: BÀI TOÁNÁPDỤNGTHUẬTTOÁN DI TRUYỀN SINH DỮ LIỆU KIỂM ... bày khái niệm kthuật kiểm thử phần mềm sinh liệu kiểm thử tự động Tìm hiểu đặc điểm, đặc trưng, ứng dụngthuậttoán di truyền đưa ví dụ tối ưu hóa sử dụngthuậttoán di truyền Luận vănápdụng ... lượng kiểm thử Vì thế, em chọn đề tài " ápdụngthuậttoán di truyền sinh liệu kiểm thử phần mềm" Nội dung luận văn gồm 04 chương Chương 1: Bài toánápdụngthuậttoán di truyền sinh liệu kiểm...
... break; else { for(int j = 0; j < n; j++) if (dd[j] == -1 && arr[i, j] > 0) { last++; queue[last] = j; int k = last; while (k > first) { if (h [k] < h [k - 1]) { int kk = h [k+ 1]; h [k + 1] = h [k] ; ... OPEN (và xóa Tmax khỏi OPEN) 2.b Nếu Tmax trạng thái k t thúc th thoát 2.c Ngược lại, tạo trạng thái Tk có từ trạng thái Tmax Đối với trạng thái Tk thực hiện: Ápdụngvào tốn: Khai báo chương trình: ... đến trước Trong trường hợp khơng gian tìm kiếm có dạng khơng cần dùng tập Thuật giải BEST-FIRST SEARCH Đặt OPEN chứa trạng thái khởi đầu Cho đến t.m trạng thái đích không c.n nút OPEN, thực hiện:...
... tượng tượng yêu cầu (khách hàng) Kiến trúc RMI RMI được xây dựng dựa kiến trúc ba tầng Chương trình khách Chương trình chủ Stub & Skeleton Hệ thống RMI Stub & Skeleton Tham chiếu từ ... NC > Thuậttoán đồng trạm sản xuất trạm tiêu thụ + Thuậttoán trạm sản xuất PS: Vòng lặp Nếu receive(CS) tang(NC’) cho(NC’,NP – N + 1) san_xuat() send(CS) NP = NP + K t thúc vòng lặp + Thuật ... xa phải khai báo public • Giao diện từ xa k thừa java.rmi.Remote • Mọi phương thức phải khai báo với mệnh đề throws để kiểm soát các ngoại lệ java.rmi.RemoteException • Kiểu dữ...
... ݍthì dừngthuậttoán Bước 5: Loại bỏ ܵ , ܵ khỏi G Bước 6: Tạo cụm ܹ = ܵ ∪ ܵ .ܹ ∪ ܩ = ܩ Bước 7: Quay lại bước 1.4.2 Thuậttoán K- meansThuậttoán k- means [15] xếp vàolớpthuật tốn phân cụm ... nhiều ứng dụng, có ứng dụng khảo sát chủ đề Nn văn Khóa luận tập trung theo hướng phân cụm đa mức báo dựa mô hình chủ đề Nn thuật tốn phân cụm K- means Cách thức phân cụm tiến hành khóa luận bao ... cosin ܿ ݀ Bắt đầu Số cluster K Khơng thay đối? Tính tâm cụm K t thúc Tính khoảng cách từ liệu Nhóm liệu dựa khoảng cách Hình 2: Thuật tốn K- meansThuật tốn K- means khơng đảm bảo tìm giá trị cực...
... C:\j2sdk1.4.0\bin>rmic ProductImpl K t hai tệp lớp: ProductImpl_Stub.class ProductImpl_Skel.class sinh Đối với Java SDK tệp thứ hai khơng cần thiết Nếu lớp đặt gói gọi rmic với tên gói Nhóm 10 _Lớp KHMT_Khóa ... congtosukien public synchronized void setcongtosukienTT(int ctsk) { mesinTT.setcongtosukien(ctsk); Nhóm 10 _Lớp KHMT_Khóa 11 Trang 25 Tiểu luận mơn học Lập trình mạng GVHD: PGS.TS Lê Văn Sơn } ... su kien la: "+ctsk); this.congtosukien=ctsk; } public int getcongtosukien() { System.out.println("vua get gia tri cua cong to su kien la: "+congtosukien); return this.congtosukien; } Nhóm 10_Lớp...