應用具調整能力與持續學習演算法在分類問題之研究

勤益科大機構典藏 > 管理學院 > 工業工程與管理系(所) > 【工業工程與管理系所】博碩士論文 > Item 987654321/1274

請使用永久網址來引用或連結此文件: http://ir.lib.ncut.edu.tw/handle/987654321/1274

題名:	應用具調整能力與持續學習演算法在分類問題之研究 Research on Applying Incremental Learning and Scalability Algorithm of Classification and Clustering
作者:	傅傳宇 Fu, Chuan-Yu
貢獻者:	工業工程與管理系
關鍵詞:	資料探勘;分類與分群;CCA-S data mining;classification and clustering
日期:	2004
上傳時間:	2008-10-06 13:31:42 (UTC+8)
摘要:	在過去的數十年間，由於科學的日新月異和電腦的高速化、普及化，使得資料收集的科技一日千里，連帶使得我們對於資料產生和取得的能力也快速地提升。也因此，發掘蘊含於眾多資料中潛在資訊的技術－資料探勘，也在許許多多的商務應用和商業產品中脫穎而出，被頻繁且廣泛地使用。再者，在資料探勘各種類型演算法中，分群與分類方法就是應用收集來而的大量資料，經過學習和處理的手法，以發掘資料組中各項參數間的關聯性，進而強化其參數的特徵以純化資料中所隱藏的意含，再予以分群與分類；甚至可將舊有資料分群後所得的結論，應用於不斷而來的新進資料分類上，以利多方面、不同層面需求的使用。Clustering and Classification Algorithm-Supervised (CCA-S)是一個能因應資料種類的不同，可以進行自動調整輸入維度和擴展學習的新形態分群、分類型演算法。本文即是利用CCA-S 演算法，應用於不同的資料數量、參數多寡、資料雜訊與計算方式，進而分析CCA-S 的分類與分群方法，並提供可能的修正方向與建議。
顯示於類別:	[工業工程與管理系(所)] 【工業工程與管理系所】博碩士論文

文件中的檔案:

檔案	大小	格式	瀏覽次數
	0Kb	Unknown	1300	檢視/開啟

在NCUTIR中所有的資料項目都受到原著作權保護.

資料載入中.....