檢索結果：共19筆資料 檢索策略： "分群".ckeyword (精準) and cdept.raw="電子工程系"
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分群演算法(Clustering Algorithms) 可將多維資料歸納於若干個子集合，常 見的方法有K-MEANS、DBSCAN、EM-Clustering、OPTICS、Agglomerati…
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分群演算法 (Clustering Algorithms) 用於將多維資料歸納至各個群聚之中，DBSCAN 是近年來被大幅研究與發展的基於密度的分群演算法，其特性是可以有效分析任意形狀的群聚，以及不…
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分群是常見的一種資料探勘的技術，可以將多分量資料中擁有分量相似的資料區分在不同的組別形成不同的子集，而DBSCAN是其中一個廣受用的分群演算法，他可以將群集分成任意形狀與有效找出資料中雜訊的優點，但…
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隨著物聯網的興起，資料分析和機器學習成為了熱門的研究議題。藉由大量的資料，我們能夠從中獲取重要的資訊。由於資料蒐集的方便性，所得到的資料集往往是高維度且未標籤的，若沒有經由適當的前處理，資料…
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資料探勘為(Data Mining)目前非常熱門的研究領域，主要在研究如何從龐大資料庫中萃取出有用的知識，提供企業進行決策時的參考。資料庫中遺失值(Missing Values)的存在，會影響到資料…
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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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IEEE 802.11be是 IEEE 802.11 標準的下一個修訂版，目的是藉由增強IEEE 802.11 實體層(PHY)和媒體存取控制(MAC)在大量站台(STA)傳輸中實現超高吞吐量(E…
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資訊搜尋近年已普遍的被應用於社群網路中。而以群為基準建構的社群網路裡，挑選合適的群首有助於使用者散播尋問訊息並且提升搜尋效率。因此，我們提出一個混合式資訊搜尋機制並且搭配動態權重之分散式標記分群輔助…
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在無線感測網路中，受限於感測器的有限資源，如何在有限的能源下提高網路的效能，是無線感測網路中很重要的議題。雖然利用叢集架構能夠有效減少資料傳輸次數以達到節省能源的效果，但在建構叢集以及選取叢集首(c…