檢索結果：共10筆資料 檢索策略： "k-means".ekeyword (精準) and cdept.raw="資訊工程系"
個人化服務 ：
排序：
每頁筆數：
已勾選0筆資料
1
K-means 是資料探勘和機器學習中的眾所周知的分群算法。它廣泛應用於計算 機視覺,市場分割,社會網絡分析等各個領域。然而,k-means 在不必要的距離 計算上浪費大量的時間。因此,加速 k-m…
2
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…
3
本論文的目的為建構一個交易系統，減少虧損，以及降低投資人心理壓力。 本研究將一個無人工智慧程式交易模型所產生的利潤曲線(Profit Curve , PC)，轉換成技術指標形態，透過灰色聚類、自組織…
4
近年來許多學者針對網頁的推薦系統進行相關研究，透過網頁所蘊含的資訊，幫助使用者過濾龐大的網頁資料量，讓使用者能夠快速地找到欲查詢的網頁資料。本論文結合最近鄰居演算法與K平均演算法於推薦系統之研究，研…
5
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…
6
在對比增強的這塊領域中，許多主要的方法是將柱狀圖切分成許多的子區域來做柱狀圖等化法。在此論文中提出在柱狀圖中用混合高斯模型來做新的對比增強法。我們的方法中提出了五個主要的步驟，第一步，我們利用成本方…
7
針對不完整數據的補值問題，本文提出了一種新穎且更有效的基於屬性優先順序的漸進式K-means（CPIK-means）算法。該算法首先使用基於幾何相關性的策略對所有屬性中第一優先序缺失的數據進行插補，…
8
在這篇論文中，我們提出了一種新穎的方法，那就是使用在二值化圖片上尺度不變特徵轉換(SIFT)，我們是第一位提出這種使用尺度不變特徵轉換的方法，並且也證明這方法使用在手勢辨識是可行的，同時這種方法也能…
9
在過去數年中，入侵偵測系統已經是資訊安全中不可或缺的一部分，由其是運用資料探勘及分析方法論已被用來探勘及學習各類攻擊的特性。又，正確性及適應性為入侵偵測系統所需要件，為了讓入侵偵測系統適應各種型式的…
10
在本論文中，我們根據模糊邏輯關係、模糊趨勢邏輯關係群、K-Means分群演算法、相似度測量及粒子群最佳化技術提出兩個模糊預測之新方法以處理預測問題。在本論文所提之第一個方法中，我們根據模糊邏輯關係、…