phần 1 tìm hiểu chung về phân tích kĩ thuật trên thị trường chứng khoán
Phân cụm dữ liệu và ứng dụng weka minh họa
... phần mềm Weka Trang 10 /14 Phân cụm liệu ứng dụng Weka minh họa VI Slide power point Trang 11 /14 PGS.TS Đỗ Phúc Phân cụm liệu ứng dụng Weka minh họa Trang 12 /14 PGS.TS Đỗ Phúc Phân cụm liệu ứng ... Phúc Phân cụm dựa mật độ Phân cụm dựa lưới Phân cụm dựa mô hình Phân cụm có ràng buộc Một số thuật toán phân cụm Thuật toán phân cụm K-Means Phân cụm phân cấp (Hierarchical Clustering) Phân cụm ... cụm không dựa tiêu chuẩn chung nào, mà dựa vào tiêu chí mà người dùng cung cấp trường hợp 1. 3 Một số phương pháp phân cụm Phân cụm phân hoạch Phân cụm phân cấp Trang /14 Phân cụm liệu ứng dụng...
- 14
- 1,575
- 8
Tổng quan về khai thác dữ liệu và phân cụm dữ liệu bằng thuật toán K-Means
... chúng Đối tượng X Y A 1 B C D Bước 1: Khởi tạo Chọn trọng tâm ban đầu: c1 (1, 1) ≡ A c2(2 ,1) ≡ B, thuộc cụm 17 18 Bước 2: Tính toán khoảng cách • Xét C(4,3): = = = = Vì: d(C, c1) > d(C, c2) nên C ... phương pháp phân cụm 1. 5 Thuật toán K-Means 1. 5 .1 Khái niệm Thuật toán phân cụm phân hoạch “k-means” J MacQueen giới thiệu vào năm 19 67 phát triển dựa ý tưởng H.Steinhaus đề xuất năm 19 56 Thuật ... =() = (3.67 , 2.67) Bước 4 -1: Lặp lại bước với trọng tâm mới: 19 c1 (1, 1), c2(3.67 , 2.67) Tính toán khoảng cách: • d(A, c1 ) = < d(A, c2 ) = 3 .14 Vậy A thuộc cụm • d(B, c1 ) = < d(B, c2 ) = 2.36...
- 27
- 598
- 3
Phân cụm dữ liệu bằng thuật toán K-means
... 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) => C thuộc cụm d(D, c1) = (5 – 1) 2 + (4 – 1) 2 = 25 d(D, c2) = (5 – 2)2 + (4 – 1) 2 = 18 d(D, c2) < d(D, c1) ... liệu Trang Phần II Phân cụm liệu thuật toán phân cụm liệu Phân cụm liệu a Định nghĩa Phân cụm liệu(Data Clustering) hay phân cụm, gọi phân tích cụm, phân tích phân đoạn, phân tích phân loại, trình ... Trọng tâm cụm 1: c1 = (1, 1) Trong tâm cụm 2: c2 = (11 /3,8/3) Bước 4: lặp lại bước 2: d(A, c1 ) = < d(A, c2 ) = 9.89 A thuộc cụm d(B, c1 ) = < d(B, c2 ) = 5.56 B thuộc cụm d(C, c1 ) = 13 > d(C, c2...
- 26
- 1,204
- 1
Gom cụm dữ liệu và thuật toán K-Means và thuật toán K-Medoids
... http://en.wikipedia.org/wiki/Data_mining http://nhanminhphuc.edublogs.org/2 011 /03 /18 /data-mining-khai-niemvai-tro-va-ung-dung http://vi.scribd.com/doc/8 618 5067/46/Thu%E1%BA%ADt-toan-PAM Introduction to Data Mining - Pang ... dạng: • Phân tích liệu hỗ trợ định o Phân tích quản lý thị trường: Quảng cáo cá nhân (target marketing), quản lý quan hệ kháchhàng (CRM), phân tích giỏ hàng, bán hàng liên quan (crossselling), phân ... chuyển nhằm cải tiến chất lượng phân cụm, trình kết thúc chất lượng phân cụm không thay đổi Chất lượng phân cụm đánh giá thông qua hàm tiêu chuẩn, chất lượng phân cụm tốt hàm tiêu chuẩn đạt...
- 38
- 600
- 0
GOM CỤM DỮ LIỆU BẰNG THUẬT TOÁN K-MEANS & ỨNG DỤNG GOM CỤM ẢNH
... PAM, CLARA,… Gom cụm phân cấp Một phương pháp phân cấp tạo phân tích phân cấp tập đối tượng liệu cho Một phương pháp phân cấp phân loại tích đống hay phân chia, dựa việc phân ly phân cấp hình thành ... thứ (tọa độ tâm nhóm thứ c1 (1, 1)) B tâm nhóm thứ (tạo độ tâm nhóm thứ hai c2 (2 ,1) ) Hình Tâm nhóm chạy bước HỌC VIÊN THỰC HIỆN: NGUYỄN VĂN KHOA – MSHV: CH 110 1 016 Page 16 BÀI THU HOẠCH MÔN HỌC: ... MSHV: CH 110 1 016 Page 10 BÀI THU HOẠCH MÔN HỌC: KHAI PHÁ DỮ LIỆU VÀ KHO DỮ LIỆU cụm với hình dạng phức tạp gom cụm cho tập liệu lớn, phương pháp dựa phân chia cần mở rộng .Tóm lại, phân theo phân...
- 30
- 1,245
- 8
THUẬT TOÁN K-MEAN TRONG PHÂN CỤM DỮ LIỆU VÀ ỨNG DỤNG TRONG KHAI PHÁ DỮ LIỆU
... U = 0 .11 82 0. 519 8 0 .11 82 đó: − 0.2567 − 0.39 81 − 0.2567 − 0. 012 7 0.8423 − 0. 012 7 − 0.2847 − 0.70 71 − 0.5249 0.0 816 0 0.5308 − 0.2847 − 0.70 71 0.2774 0.6394 − 0.70 71 0.0838 ... A3 = 0 .11 82 0. 519 8 0 .11 82 − 0.2567 0.5308 T 0.4366 − 0.4 717 0.3588 − 0.39 81 − 0.5249 0 0.3067 0.7549 0.0998 1. 6950 − 0.2567 0.5308 1. 115 8 0.4 412 − 0.3568 ... 0.6394 − 0.70 71 0.0838 − 0 .11 58 0 0.2774 0.6394 0.70 71 0.5308 0 0 1. 6950 1. 115 8 0 Σ= 0 0.8403 0 0. 419 5 24 0.4366 − 0.4 717 0.3688 − 0.6 715 0.0998 − 0.2760...
- 55
- 1,495
- 8
Tiểu luận công nghệ tri thức và ứng dụng THUẬT TOÁN K-MEAN TRONG PHÂN CỤM DỮ LIỆU VÀ ỨNG DỤNG
... 13 1. 4 .1 Phân hoạch theo tập thô 13 1. 4 .1. 1 Các hệ thông tin 13 1. 4 .1. 2 Quan hệ bất khả phân 15 1. 4 .1. 3 Xấp xỉ tập hợp 16 1. 4.2 Phân ... 1. 2.3 Tiêu chuẩn phân cụm 10 1. 3 Đặc điểm phân cụm 11 1. 3 .1 Yêu cầu 11 1. 3.2 Một số vấn đề phân cụm liệu 12 1. 4 Các phƣơng pháp phân ... 17 1. 4.3 Phân hoạch theo trọng số 19 1. 5 Các k thuật tiếp cận phân cụm liệu 19 1. 5 .1 1.5.2 Phƣơng pháp phân cụm phân cấp 20 1. 5.3 Phƣơng pháp phân cụm...
- 90
- 618
- 1
Các thuật toán phân cụm dữ liệu và ứng dụng trong phân loại Protein
... 1. 1 Khái niệm chung 1. 2 Phân lớp liệu 1. 3 Phân cụm liệu 1. 3 .1 Tổng quan phân cụm liệu 1. 3.2 Các yêu cầu kỹ thuật phân cụm liệu 1. 3.3 Các ... Hình 1. 1 Ví dụ phân cụm tập liệu vay nợ thành cụm Hình 1. 2 Các chiến lƣợc phân cụm phân cấp 15 Hình 1. 3 Một số hình dạng khám phá phân cụm mật độ 16 độ Hình 1. 4 Mô hình cấu trúc liệu lƣới 18 Hình ... liệu phân cụm liệu 1. 3.4 Độ đo phân cụm liệu 11 1. 3.5 Các kỹ thuật tiếp cận với toán phân cụm 13 1. 4 Luật kết hợp 20 1. 4 .1 Một số khái niệm sở 20 21...
- 82
- 419
- 0
KỸ THUẬT PHÂN CỤM DỮ LIỆU VÀ ỨNG DỤNG
... D1 D2 D3 dfi Trọng số: wi = tfi * IDFi D/dfi IDFi Q D1 D2 D3 0 .17 61 0 .17 61 0.3522 0 .17 61 ani 1 3/2 = 1. 5 bee 1 3/3 = 0 0 cat 0 1 3 /1 = 0.47 71 0 0.47 71 dog 1 3/2 = 1. 5 0 .17 61 0 .17 61 0.7044 0 .17 61 ... |D2| = 2 0 .17 61 + 0.7044 + 0.47 71 = 0.8999 |D3| = |Q| = 2 2 0.47 71 + 0 .17 61 + 0.47 71 + 0.47 71 = 1. 462 n ∑ jk 2 0 .17 61 + 0 .17 61 = 0.3522 k =1 Di*Qj = n ∑ d ik w jk k =1 D1*Q = 0 .17 61* 0.3522 = ... 0.7044 0 .17 61 eel 0 1 3 /1 = 0.47 71 0 0.47 71 fox 0 1 3 /1 = 0.47 71 0 0.47 71 gnu 1 3/3 = 0 0 hog 0 1 3 /1 = 0.47 71 0 0.47 71 Tính tương đồng câu truy vấn tài liệu sau: |Di| = n ∑ k =1 d2 ik |D1| = 0.3522...
- 92
- 1,327
- 8
Bài toán phân cụm dữ liệu và phân cụm mờ
... cho f1(x)f1(y) ∈ [f1(0) ,1] □ ∈ [0 ,1] Bổ đề 2.2.7 Cho f1, f2 hai hàm tăng chặt [0 ,1] → [0 ,1] với f1 (1) = f2 (1) = cho f2○f1 -1( uv) ≤ (f2○f1 -1( u)f2○f1 -1( v)) với u, v ∈ [f1(0) ,1] cho uv ∈ [f1(0) ,1] ... g1, g2 hai hàm cho f1 = r g 11 , f2 = g r2 với r1, r2 > đó, g2○g1 -1( uv)) ≤ g2○g1 -1( u)g2○g1 -1( v) với u,v ∈ [g1(0) ,1] cho uv ∈ [g1(0) ,1] r Chứng minh: Trước hết, ta có f1(x) = g 11 (x) f1 -1( x r1 ... )= g1 -1( x), tương tự cho f2 g2 ∈ Ta lại có, với u, v [f1(0) ,1] ( uv ) r1 [g1(0) ,1] cho uv ∈ [g1(0) ,1] u r1 , v r1 ∈ ∈ [f1(0) ,1] Xét u, v ∈ [g1(0) ,1] cho uv ∈ [g1(0) ,1] , ta có: ( ( )) 1 g2○g1 -1( uv)...
- 86
- 956
- 2
nghiên cứu các kỹ thuật phân cụm dữ liệu và ứng dụng
... Chương 2: Phân cụm kỹ thuật phân cụm Trong chương trình bày tổng quan phân cụm liệu, số phương pháp phân cụm liệu liệu phổ biến phân cụm phân hoạch, phân cụm phân cấp, phân cụm dựa mật độ, phân cụm ... định 10 8 10 10 6 5 0 10 Gán đối tượng vào cụm Cập nhật lại trọng tâm 0 10 0 10 Gán lại đối tượng Gán lại đối tượng 10 K=2 Chọn k đối tượng trung tâm tùy ý 10 9 8 7 Cập nhật lại trọng tâm 0 10 10 ... 14 Chương PHÂN CỤM DỮ LIỆU VÀ CÁC THUẬT TOÁN TRONG 15 PHÂN CỤM DỮ LIỆU 15 2 .1 Giới thiệu 15 2.2 Các ứng dụng phân cụm 16 2.3 Các yêu cầu thuật toán phân cụm...
- 101
- 867
- 2
khai phá dữ liệu dùng thuật toán K-mean và naive bayes trên wave
... (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 .10 53 0 .18 76 0. 210 2 0.2637 0.2742 0.3244 0. 411 3 0.3358 22,776% 20, 718 % 23, 011 % 41, 014 % 45,959% 22,226% ... Phần mềm Weka 1. 7 .1. 1 Giới thiệu Weka 1. 7 .1. 2 Khuôn dạng liệu Weka 1. 7 .1. 3 Các chức Weka Explorer 1 4 5 7 7 8 9 11 11 12 12 12 14 14 ii ... Iris 4627 57 812 4 10 8 435 209 15 0 217 17 23 17 17 (987,587) 2(48,9) 2( 312 4,5000) 2(40,68) 2( 214 ,2 21) 2 (17 1,38) 2 (10 0,50) 2(63%, 37%) 2(84% ,16 %) 2(38%,62%) 2(37%,63%) 2(49%, 51% ) 2(82% ,18 %) 2(67%,37%)...
- 54
- 4,931
- 10
Một số kỹ thuật phân cụm dữ liệu và ứng dụng phân loại khách hàng sử dụng dịch vụ viễn thông
... 10 CHƢƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ KHAI PHÁ DỮ LIỆU 10 1. 1 Khai phá liệu phát tri thức 11 1. 1 .1 Khai phá liệu 11 1. 1.2 Quá trình khám phá tri thức 12 1. 1.3 Khai phá ... quan 13 1. 1.4 Các kỹ thuật áp dụng khai phá liệu 13 1. 1.5 Ứng dụng khai phá liệu 15 1. 2 Kỹ thuật phân cụm khai phá liệu 16 1. 2 .1 Tổng quan kỹ thuật phân cụm 16 1. 2.2 Ứng ... phân cụm liệu 18 1. 2.3 Các yêu cầu kỹ thuật phân cụm liệu 19 1. 3 Tổng kết chƣơng 20 CHƢƠNG 2: MỘT SỐ KỸ THUẬT PHÂN CỤM DỮ LIỆU 21 2 .1 Phâncụmphânhoạch 21 2 .1. 1...
- 80
- 1,080
- 6
Nghiên cứu các kỹ thuật phân cụm dữ liệu và ứng dụng
... Chương 2: Phân cụm kỹ thuật phân cụm Trong chương trình bày tổng quan phân cụm liệu, số phương pháp phân cụm liệu liệu phổ biến phân cụm phân hoạch, phân cụm phân cấp, phân cụm dựa mật độ, phân cụm ... Demetrovics J., Katona G O H (19 87), The poset of closures as a model of changing databases, Oder 4, pp 12 7 -14 2 [6] J.R, QUINLAN, Machine Learning 1, 81- 106, 19 86, © 19 86 Kluwer Academic Publishers, ... Proceedings of the 19 98 ACM-SIGMOD International Conference on Management of Data, Seattle, Washington, June 19 98 [11 ] Ester, Martin, Hans-Peter Kriegel, Jörg Sander and Xiaowei Xu. (19 96) A DensityBased...
- 3
- 637
- 1
Nghiên cứu các kỹ thuật phân cụm dữ liệu và ứng dụng
... KHAI PHÁ DỮ LIỆU 11 1. 1 Giới thiệu chung 11 1. 2 Khám phá tri thức trình khám phá tri thức 12 1. 3 Khai phá liệu 14 CHƯƠNG Error! Bookmark not defined PHÂN CỤM DỮ LIỆU ... Bookmark not defined ỨNG DỤNG CỦA PHÂN CỤM DỮ LIỆU 50 3 .1 Phân đoạn ảnh 50 3 .1. 1 Định nghĩa phân đoạn ảnh 51 3 .1. 2 Phân đoạn ảnh dựa vào phân cụm liệu 52 3.2 Nhận dạng ... liên thông Hình 14 : Cụm nhiễu Hình 15 : Tính đại diện cho clustering Hình 16 : Ảnh thang đo xám gốc Hình 17 : Biểu đồ mức xám Hình 18 : Kết việc tạo ngưỡng Hình 19 : Phân đoạn ảnh phân cụm liệu Hình...
- 69
- 1,898
- 4
Slide ôn tập cấu trúc dữ liệu và thuật toán
... trị; Ch ươngg1: Ô n n ập p ươn : Ô t t ậ C/C+ Các cú pháp 35 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 - 215 215 -1 long -2 31 2 31- 1 float 3.4E-38 ... cout
- 95
- 1,910
- 11
Khai phá dữ liệu và thuật toán khai phá luật kết hợp song song
... liệu 10 1. 6 Các phương pháp khai phá liệu 11 1. 7 Các ứng dụng khai phá liệu 13 1. 8 Khai phá liệu lĩnh vực liên quan 14 1. 9 Các thách thức phát tri thức khai phá liệu 15 1. 10 Kết luận chương 16 ... {(m - 1) -itemset am -1 am -1 ⊂ am}; forall am -1 ∈ A begin conf = sup(lk)/sup(am -1) ; if (conf ≥ minconf) then begin xuất luật am -1 ⇒ (lk – am -1) ; if ((m - 1) > 1) then call genrules(lk, am - 1) ; // ... Hình 1. 1 Khám phá tri thức sở liệu điển hình Hình 1. 2 Các bước quy trình khai phá liệu Hình 1. 3: Cây định Hình 1. 4: Mẫu kết nhiệm vụ phân cụm liệu Hình 1. 5: Mẫu kết nhiệm vụ hồi quy Hình 1. 6:...
- 86
- 1,313
- 11
KHAI PHÁ DỮ LIỆU VÀ THUẬT TOÁN KHAI PHÁ LUẬT KẾT HỢP SONG SONG
... liệu 10 1. 6 Các phương pháp khai phá liệu 11 1. 7 Các ứng dụng khai phá liệu 13 1. 8 Khai phá liệu lĩnh vực liên quan 14 1. 9 Các thách thức phát tri thức khai phá liệu 15 1. 10 Kết luận chương 16 ... {(m - 1) -itemset am -1 am -1 ⊂ am}; forall am -1 ∈ A begin conf = sup(lk)/sup(am -1) ; if (conf ≥ minconf) then begin xuất luật am -1 ⇒ (lk – am -1) ; if ((m - 1) > 1) then call genrules(lk, am - 1) ; // ... Hình 1. 1 Khám phá tri thức sở liệu điển hình Hình 1. 2 Các bước quy trình khai phá liệu Hình 1. 3: Cây định Hình 1. 4: Mẫu kết nhiệm vụ phân cụm liệu Hình 1. 5: Mẫu kết nhiệm vụ hồi quy Hình 1. 6:...
- 117
- 825
- 6
Báo cáo đồ án cấu trúc dữ liệu và thuật toán. Đề tài Gelfand’s play
... Lớp 10 T1 Trang 19 / 25 Đồ án Cấu trúc liệu Thuật toán Lớp 10 T1 Nhóm 11 Trang 20 / 25 Đồ án Cấu trúc liệu Thuật toán Lớp 10 T1 Nhóm 11 Trang 21 / 25 Đồ án Cấu trúc liệu Thuật toán Lớp 10 T1 Nhóm 11 ... if(x1-i== -1& &y1-j= =1) move(3); else if(x1-i==0&&y1-j= =1) move (1) ; else { kt =1; note(error); } } while(kt); } void play() //Bat dau choi Lớp 10 T1 Trang 17 / 25 Đồ án Cấu trúc liệu Thuật toán Nhóm 11 { ... move (1) ; else if(i==5&&j==n -1) move (1) ; else if(i==4&&j==n -1) move(3); else if(i>(n-j +1) ) Lớp 10 T1 Trang 16 / 25 Đồ án Cấu trúc liệu Thuật toán Nhóm 11 move(2); else if(i
- 25
- 3,438
- 11
Tìm thêm: hệ việt nam nhật bản và sức hấp dẫn của tiếng nhật tại việt nam xác định các mục tiêu của chương trình xác định các nguyên tắc biên soạn khảo sát các chuẩn giảng dạy tiếng nhật từ góc độ lí thuyết và thực tiễn khảo sát chương trình đào tạo của các đơn vị đào tạo tại nhật bản tiến hành xây dựng chương trình đào tạo dành cho đối tượng không chuyên ngữ tại việt nam điều tra đối với đối tượng giảng viên và đối tượng quản lí điều tra với đối tượng sinh viên học tiếng nhật không chuyên ngữ1 khảo sát các chương trình đào tạo theo những bộ giáo trình tiêu biểu xác định mức độ đáp ứng về văn hoá và chuyên môn trong ct phát huy những thành tựu công nghệ mới nhất được áp dụng vào công tác dạy và học ngoại ngữ mở máy động cơ rôto dây quấn các đặc tính của động cơ điện không đồng bộ đặc tuyến dòng điện stato i1 fi p2 động cơ điện không đồng bộ một pha thông tin liên lạc và các dịch vụ phần 3 giới thiệu nguyên liệu từ bảng 3 1 ta thấy ngoài hai thành phần chủ yếu và chiếm tỷ lệ cao nhất là tinh bột và cacbonhydrat trong hạt gạo tẻ còn chứa đường cellulose hemicellulose chỉ tiêu chất lượng theo chất lượng phẩm chất sản phẩm khô từ gạo của bộ y tế năm 2008 chỉ tiêu chất lượng 9 tr 25