檢索結果：共10筆資料 檢索策略： "Clustering".ekeyword (精準) and ckeyword.raw="分群演算法"
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在資料探勘領域裡的群聚分析，對於在資料集中去發掘資料樣本分佈是非常有用的。為了對資料集分群，群聚演算法通常使用一以距離矩陣為基礎的相似度量測，而達到在相同群聚裡的資料點比不同群聚裡的資料點更為相似。…
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分群是一依據資料某些特性而將其分成不同群聚的技術。DBSCAN為一個基於密度的分群演算法。DBSCAN演算法中需要兩個使用者自訂的參數，而這兩個參數在使用者未對資料有事先研究過的情況下往往難以決定，…
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Affinity Propagation演算法是一個基於資料點與資料點間互相進行消息傳遞的演算法。其特點是不需要在分群前知道分群的數量。演算法會利用資料給予的資訊進行分群並找出適當的群數。在較早之前…
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由於資訊科技的進步以及網際網路之普及，使得生活周遭充斥著大量的資料， 同時也伴隨著資訊過量之問題。如何快速且正確的取得所需之資訊，已經成為一 個重要且棘手之議題。文件探勘之目的為將看似無用之資料轉換…
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在現實生活中使用者透過Facebook社群網站分享資訊時，為了管理分享資訊的散播，此時可以針對分享資訊個別選擇特定的朋友，可是當特定的朋友數越多時會讓造成使用者花費更多的管理成本，所以為了方便分享資…
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由於網路越趨發達，人們所需要處理的資料量也日趨龐大，而處理巨量資料所需要的成本十分龐大，故如何能以較小的代價處理巨量資料即成為一個已被認真看待的問題。Affinity Propagation演算法的…
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隨著物聯網應用的普及。現有的網路架構需要更新以因應此趨勢。第三代合作夥伴計畫在機器類型通訊 (Machine-Type Communication; MTC) 成為網路應用發展的關鍵技術。本論文提出…
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全球電子商務規模的規模達到每日數百億美金，帶動全球各大運輸業、品牌業以及全球供應鏈的蓬勃成長。因此，在各大線上交易平台如Amazon.com、淘寶網等積極發展推薦系統的技術來發掘消費者潛在的欲購買物…
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在建置稠密感測網路時，主要的挑戰是如何延長整個網路的使用期限，並同時維持較低的感測事件遺失率(sensing coverage loss ratio)，對於延長網路使用期限而言，積極的作為即是關掉冗…
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分群（Clustering）演算法應用在很多科學與工程的領域，以資訊科學領域方面而言，不論在機器學習(Machine Learning)、資料壓縮（Data Compression）、資料探勘(Da…