توضیحات
خوشه بندی داده های جریانی با استفاده از مدل مخلوط گوسی و تئوری انتروپی با متلب
در مطالعات خوشه بندي جریان داده ها، اکثر روش ها خوشه بندی سخت سنتی هستند، ادبیات خوشه بندی فازی در خوشه بندی اندک است. در این مقاله، الگوریتم خوشه بندی فازی برای تحقیق خوشه بندی جریان داده ها مورد استفاده قرار می گیرد، و نتایج خوشه بندی می تواند واقعا رابطه واقعی بین اشیا و کلاس ها را منعکس کند. این برچیده یا کمبود خوشه بندی سخت را برطرف می کند. این مقاله یک روش جدید برای شناسایی ریزش مفهومی ارائه می دهد. درجه عضویت از خوشه بندی فازی برای محاسبه آنتروپی اطلاعات داده ها و بر اساس آنتروپی برای تشخیص ریزش مفهوم استفاده می شود. نتایج تجربی نشان می دهد که شناسایی ریزش مفهومی بر اساس تئوری آنتروپی موثر و حساس است.
خوشه بندی داده های جریانی با استفاده از مدل مخلوط گوسی و تئوری انتروپی با متلب توسط کارشناسان گروه ۱.۲.۳ پروژه پیاده سازی گردیده و به تعداد محدودی قابل فروش می باشد.فایلهای پروژه به صورت کامل پس از خرید فایل بلافاصله در اختیار شما قرار خواهد گرفت.
نقد و بررسیها
هنوز بررسیای ثبت نشده است.