tailieunhanh - Bài giảng Khai mở dữ liệu: Giải thuật gom cụm (Clustering algorithms)

Bài giảng Khai mở dữ liệu: Giải thuật gom cụm (Clustering algorithms) của Đỗ Thanh Nghị giới thiệu về clustering, Hierarchical clustering, K-Means, kết luận và hướng phát triển. Bài giảng phục vụ cho các bạn quan tâm tới lĩnh vực này. | Khoa Công Nghệ Thông Tin Trường Đại Học Cần Thơ Giải thuật gom cụm Clustering algorithms Đỗ Thanh Nghị dtnghi@ Cần Thơ 02-12-2008 Nội dung Giới thiệu về clustering Hierarchical clustering K-Means Kết luận và hướng phát triển 2 Nội dung Giới thiệu về clustering Hierarchical clustering K-Means Kết luận và hướng phát triển 3 Clustering Giới thiệu về clustering Hierarchical clustering K-Means Kết luận và hướng phát triển gom nhóm nature của dữ liệu thường không có nhiều thông tin sẵn có như lớp (nhãn) gom nhóm : mô hình gom cụm dữ liệu (không có nhãn) sao cho các dữ liệu cùng nhóm có các tính chất tương tự nhau và dữ liệu của 2 nhóm khác nhau sẽ có các tính chất khác nhau có nhiều nhóm giải thuật khác nhau : hierarchical clustering, partitioning, density-based, model-based, etc. được sử dụng nhiều : K-Means, Dendrogram, SOM, EM được ứng dụng thành công trong hầu hết các lãnh vực tìm kiếm thông tin, phân tích dữ liệu, etc. 4 Clustering Giới thiệu về clustering Hierarchical clustering K-Means Kết luận và hướng phát .

TỪ KHÓA LIÊN QUAN
crossorigin="anonymous">
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.