檢索結果：共9筆資料 檢索策略： "演算法".ckeyword (精準) and ckeyword.raw="分群"
個人化服務 ：
排序：
每頁筆數：
已勾選0筆資料
1
2
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…
3
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…
4
對於最新發表的點對稱距離量度，本篇論文將延伸此方法，進而提出一個植基於線對稱性質之有效的K均值分群演算法。與先前的點對稱K均值演算法相比，我們所提出的改良式線對稱K均值演算法對於不同的資料分佈具有較…
5
台灣是肝炎(Hepatitis)的盛行區域，歷年來，肝細胞癌、肝硬化與慢性肝病都名列國人十大死因之中，因此肝炎疾病不只是國人健康的威脅，也在國家相關醫療費用中佔了很大的負擔。 有鑑於此，本研究提出一…
6
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…
7
本篇論文提出了一個創新的植基於均值位移之直方圖等化法(MSHE)，我們所提出的方法關鍵點在於利用均值位移演算法找出非平滑區域的像素點群聚特性，利用這些特性所找出的像素點集來抑制平滑區域在直方圖上的動…
8
近年來，由於射頻辨識(RFID)系統具有快速識別與無需直視路徑的優點，使得此系統被廣泛的應用在日常生活中。因此，RFID之研究受到學界與業界之重視。RFID系統之一潛在問題是多個標籤同時傳送信號給讀…
9
隨著科技的日新月異，資料蒐集以及儲存方法的進步，因此能夠快速累積龐大的資料，然而如何能從大量的資料，萃取有用的資訊，甚至發現一些新奇以及有用的樣式，是一大課題。其中資料探勘即是一種能夠在大量資料自動…