簡易檢索 / 檢索結果

  • 檢索結果:共2筆資料 檢索策略: "資料探勘".ckeyword (精準) and ckeyword.raw="DBSCAN"


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    依據資料而修正之基於密度與雜訊辨別聚類分群法
    • 資訊工程系 /102/ 碩士
    • 研究生: 王韋棟 指導教授: 吳怡樂
    • 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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    基於雲端運算的高效率DBSCAN分群演算法
    • 資訊工程系 /100/ 碩士
    • 研究生: 林義昌 指導教授: 戴碧如
    • DBSCAN是一個好的以密度為基礎的分群演算法,他可以在任意形狀中辨識出群聚且處理有雜訊的資料集。然而,隨著資料量不斷的增加,DBSCAN演算法在單機執行,有著延展性的問題。在這篇論文,我們推薦一個…
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    • 全文公開日期 2017/07/31 (校內網路)
    • 全文公開日期 本全文未授權公開 (校外網路)
    • 全文公開日期 本全文未授權公開 (國家圖書館:臺灣博碩士論文系統)
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