0086-21-58386256
الگوریتم‌های بخش‌بندی (Segmentation algorithms) الگوریتم خوشه‌بندی K-Means: K-Means یکی از متداول‌ترین الگوریتم‌های خوشه‌بندی است. در این الگوریتم، داده‌ها به K خوشه تقسیم می‌شوند به‌طوری که هر خوشه تا ...
هدف از طبقه بندی این است که ابتدا با استفاده از مجموعه‌ی کوچکی از داده‌ها یک مدل مناسب بسازیم و سپس بر مبنای مدل ایجاد شده داده‌هایی که در آینده مشاهده می‌شود را به درستی طبقه‌بندی کنیم ...
در این مقاله طبقه بندی اسناد با هوش مصنوعی، تکنینک های طبقه بندی، مراحل طبقه بندی اسناد با هوش مصنوعی، کاربرد، مزایا و معایب طبقه بندی اسناد با هوش مصنوعی آمده است.
طبقه بندی (Classification) داده کاوی به دنبال یافتن راه حلی به منظور مسائل مختلف همچون طبقه بندی می باشد. در طبقه بندی هدف پیش بینی مقدار هدف با توجه به متغییر های ورودی می باشد.
۱. تکنیک داده کاوی طبقه بندی. طبقه بندی به طور کلی به معنای قرار دادن داده‌ها در دسته‌های از پیش تعریف شده است. به منظور درک بهتر این تکنیک داده کاوی می‌توانیم از یک مثال ساده کمک بگیریم.
در این پژوهش، ما با معرفی ایده شبکه استخراج ویژگی آگاهانه ی پویا با یک مولد پارامتر مبتنی بر یادگیری متا برای ایجاد ویژگی های کلی تصویر ایده ایجاد مجدد ویژگی پویا را مورد بررسی قرار می دهیم.
طبقه‌بندی در داده‌کاوی یکی از روش‌های کلیدی برای تحلیل داده‌ها و شناسایی الگوهاست. با تکنیک‌ها و ابزارهای مختلف، به تصمیم‌گیری بهتری دست پیدا کنید!
می توان از آن در زمینه زیست شناسی با استخراج طبقه بندی جانوری و گیاهی و شناسایی ژن هایی با قابلیت های مشابه استفاده کرد. همچنین با طبقه بندی اسناد در وب به کشف اطلاعات کمک می کند. روش های خوشه ...
دسته بندی دوتایی یا باینری (Binary Classification) مربوط به دسته بندی دوتایی ست و مسائلی که به صورت صفر و یک، آری یا نه، بیمار و سالم، خوش خیم یا بدخیم، و .. مطرح می شوند، را شامل می شود. از نظر محاسباتی و تجزیه و تحلیل بسیار آسان تر و قابل فهم تر از دسته بندی چند کلاسی هستند. شکل 1- دسته بندی دوتایی یا باینری را به صورت تصویری نشان می دهد. شکل 1- ...
