檢索結果:共7筆資料 檢索策略: "Sine cosine algorithm".ekeyword (精準)
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當解決混合型資料(包含數值型資料和類別型資料)的分類問題時,既有監督式學習演算法無法表現完美,然而如K-prototypes演算法的非監督式學習在處理混合型資料卻展現優異的潛力。因此,為同時擁有分群…
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正弦餘弦演算法(SCA)是基於使用正弦和餘弦函數更新粒子群的集體搜尋演算法,與其他方法相比,SCA被證明具有更好的性能。儘管SCA的性能已經比其他方法好,但它趨於過早收斂。當SCA用於解決真實案例研…
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數十年來,資料分群及分類是資料探勘應用在不同領域上的兩個重要的方法,縱使這兩種方法可以分開應用,但他們常常在資料探索或是資料分析上一起使用,尤其在資料標籤沒有定義的情況下。當分類的標籤無法取得,或是…
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區位途程問題(LRP)目前是物流研究中的一個新興領域,其結合了兩個眾所周知的配銷規劃工作:設施區位問題(FLP)和車輛途程問題(VRP)。配銷規劃網絡的主要目標是獲得最小的系統成本,這類似於公司的經…
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在現今智慧型裝置及科技應用普及的世代,大量的數據以既便利又快速的方式被記錄、收集,因此,如何對數據進行處理與分析,並從中得到有價值的訊息,是現今非常受重視的議題。在資料探勘領域,分群分析是一項非常重…
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由於資訊和科技的進步,數據的收集也越來越容易。分群是一種用於挖掘數據結構的重要技術且應用於許多領域,例如顧客區隔,圖像識別,社會科學等。然而,在實際應用中,有很多噪音或是異常值在資料集中,這會影響分…