k-means-knn-

در نمایش آنلاین پاورپوینت، ممکن است بعضی علائم، اعداد و حتی فونت‌ها به خوبی نمایش داده نشود. این مشکل در فایل اصلی پاورپوینت وجود ندارد.




  • جزئیات
  • امتیاز و نظرات
  • متن پاورپوینت
تعداد اسلایدهای پاورپوینت: 32 اسلاید در بازشناخت الگو کی-نزدیکترین همسایه (انگلیسی: k-nearest neighbors algorithm) یک متد آمار ناپارامتری است که برای طبقه‌بندی آماری و رگرسیون استفاده می شود.
منتشرکننده‌ی پاورپوینت
1786 بازدید, 9 خرید

امتیاز

درحال ارسال
امتیاز کاربر [0 رای]

نقد و بررسی ها

هیچ نظری برای این پاورپوینت نوشته نشده است.

اولین کسی باشید که نظری می نویسد “الگوریتم K_means & knn”

الگوریتم K_means & knn

اسلاید 1: الگوریتمK _means & knnپاییز1396

اسلاید 2: فهرست مطالبمقدمهخوشه بندیالگوریتم k_meansخوشه بندی فازیمفاهیم اولیهknnانواع کلاس بندیروال کلی knnمعیارهای ارزیابی برای انتخاب k منابع2

اسلاید 3: مقدمه خوشه بندی یکی از بهترین روش‌هایی است که برای کار با داده ها ارائه شده است. هدف تقسیم داده به گروه‌های مختلف است k-NNساده ترین و متداولترین روش برپایه یادگیری نمونه است.هدف ازkتعداد همسایه ها در نظر گرفته شده است.همسایه ها برمبنای فواصل اقلیدسی استاندارد تعیین می شوند.3

اسلاید 4: خوشه بندی چیست؟یکی از شاخه های یادگیری بدون نظارت می باشد.فرآیند خودکاری است که در طی آن، نمونه ها به دسته هایی که اعضای آن مشابه یکدیگرباشند تقسیم می شوند.خوشه مجموعه ای از اشیاء می باشد که در آن اشیاء با یکدیگر مشابه بوده و با اشیاء موجود در خوشه های دیگر غیر مشابه می باشند.4خوشه بندی نمونه های ورودی

اسلاید 5: هدف از خوشه بندی چیست؟هدف تقسیم داده به گروه‌های مختلف است.یافتن خوشه های مشابه از اشیاء در بین نمونه های ورودی می باشد .یکی از مسایل مهم در خوشه بندی انتخاب تعداد خوشه ها می باشد5

اسلاید 6: الگوریتمk_means ۱- ایجاد مراکز اولیه خوشه ها از بین کلیه نقاط داده.۲- محاسبه فاصله هر یک از نقاط داده ها تاهر یک از مراکز خوشه که در مرحله ۱ تعیین شده اند.۳- تخصیص همه ی نقاط به یک مرکز خوشه.4- بهینه سازی مراکز اولیه در هر خوشه.۵- بازگشت به مرحله ۲6

اسلاید 7: مثال:7{2,4,10,12,3,20,30,11,25} k=2 ‌m1=3,m2=4 K1={2,3}, K2={4,10,12,20,30,11,25} m1=2.5,m2=16 K1={2,3,4},K2={10,12,20,30,11,25} m1=3,m2=18 K1={2,3,4,10},K2={12,20,30,11,25} m1=4.75,m2=19.6 K1={2,3,4,10,11,12},K2={20,30,25} m1=7,m2=25

اسلاید 8: الگوریتم خوشه بندی c میانگین:مشابه الگوریتم c میانگین کلاسیک تعداد خوشه ها (c) از قبل مشخص شده است.تابع هدف این الگوریتم :8

10,000 تومان

خرید پاورپوینت توسط کلیه کارت‌های شتاب امکان‌پذیر است و بلافاصله پس از خرید، لینک دانلود پاورپوینت در اختیار شما قرار خواهد گرفت.

در صورت عدم رضایت سفارش برگشت و وجه به حساب شما برگشت داده خواهد شد.

در صورت بروز هر گونه مشکل به شماره 09353405883 در ایتا پیام دهید یا با ای دی poshtibani_ppt_ir در تلگرام ارتباط بگیرید.

افزودن به سبد خرید