Andere Kunden interessierten sich auch für
![Ansätze zur Bestimmung einer optimalen Granularität von Diensten in einer Service Orientierten Architektur]( "Ansätze zur Bestimmung einer optimalen Granularität von Diensten in einer Service Orientierten Architektur")
Ansätze zur Bestimmung einer optimalen Granularität von Diensten in einer Service Orientierten Architektur47,95 €![Determinanten einer optimalen Online-Panel Gestaltung]( "Determinanten einer optimalen Online-Panel Gestaltung")
Determinanten einer optimalen Online-Panel Gestaltung47,95 €![Wahl einer optimalen Projektorganisation bei IT-Projekten an einem Fallbeispiel]( "Wahl einer optimalen Projektorganisation bei IT-Projekten an einem Fallbeispiel")
Wahl einer optimalen Projektorganisation bei IT-Projekten an einem Fallbeispiel17,95 €![Software-Ergonomie. Grundlagen der optimalen Ausgestaltung von Computersystemen für die Benutzer]( "Software-Ergonomie. Grundlagen der optimalen Ausgestaltung von Computersystemen für die Benutzer")
Software-Ergonomie. Grundlagen der optimalen Ausgestaltung von Computersystemen für die Benutzer17,95 €![Probleme der Gewährleistung einer optimalen Verfügbarkeit von IV-Systemen]( "Probleme der Gewährleistung einer optimalen Verfügbarkeit von IV-Systemen")
Probleme der Gewährleistung einer optimalen Verfügbarkeit von IV-Systemen38,00 €![Lösung des Traveling-Salesman-Problems mittels eines Genetischen Algorithmus auf einem HPC-Cluster]( "Lösung des Traveling-Salesman-Problems mittels eines Genetischen Algorithmus auf einem HPC-Cluster")
Lösung des Traveling-Salesman-Problems mittels eines Genetischen Algorithmus auf einem HPC-Cluster47,95 €![Lösung des Traveling-Salesman-Problems mittels Monte-Carlo-Simulation und Simulated Annealing auf einem HPC-Cluster]( "Lösung des Traveling-Salesman-Problems mittels Monte-Carlo-Simulation und Simulated Annealing auf einem HPC-Cluster")
Lösung des Traveling-Salesman-Problems mittels Monte-Carlo-Simulation und Simulated Annealing auf einem HPC-Cluster42,95 €
Studienarbeit aus dem Jahr 2006 im Fachbereich Informatik - Wirtschaftsinformatik, Note: 1,7, Friedrich-Schiller-Universität Jena (Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät), Veranstaltung: Datenanalyse 2, 9 Quellen im Literaturverzeichnis, Sprache: Deutsch, Anmerkungen: Aufbauend auf k-means greift der x-means Algorithmus die drei hauptsächlichen Probleme von k-means auf und versucht diese zu umgehen bzw. zu beheben. Dabei wird vom Benutzer im Gegensatz zu k-means nicht die Angabe einer Klassenanzahl k gefordert, sondern lediglich ein Bereich in welchem die optimale Klassenanzahl wahrscheinlich liegen wird. Nun werden ausgehend von der unteren Grenze des angegebenen... , Abstract: X-Means: Extending K-means with Efficient Estimation of the Number of Cluster
Aufbauend auf k-means greift der x-means Algorithmus die drei hauptsächlichen Probleme von k-means auf und versucht diese zu umgehen bzw. zu beheben. Dabei wird vom Benutzer im Gegensatz zu k-means nicht die Angabe einer Klassenanzahl k gefordert, sondern lediglich ein Bereich in welchem die optimale Klassenanzahl wahrscheinlich liegen wird.
Nun werden ausgehend von der unteren Grenze des angegebenen Bereiches kontinuierlich neue Centroide hinzugefügt. Dies geschieht indem die alten Vatercentroide aufgespalten
werden. Aus jedem Vater werden auf diese Weise zwei Söhnecentroide erstellt. Ob Vater- oder Söhnecentroide beibehalten werden wird auf Grundlage einer Punktbewertung mittels BIC ermittelt. Je nachdem wessen Punktzahl höher ausfällt, werden entweder die Söhne oder
der Vater als Klassenmittelpunkte verworfen. Danach wird grundsätzlich jenes Gesamtmodell ausgegeben welches nach einem ewertungskriterium die höchste Punktzahl erreicht hat.
Der x-means Algorithmus besteht grundsätzlich aus zwei Schritten:
1. Improve Params
2. Improve Structure
Der erste Schritt entspricht einem herkömmlichen k-means Durchlauf. Der zweite Schritt ermittelt, welche Centroide gesplittet werden müssen um das Ergebnis zu verbessern. Auf dieser Basis und unter Einbeziehung eines kd-tree, welcher die Durchläufe der k-means
Iterationen erheblich beschleunigt, werden sowohl die optimale Anzahl der Cluster wie auch die Cluster als solche ausgegeben. Dadurch wird es möglich viel größere Datenmengen in viel kürzerer Zeit zu analysieren.
Hinweis: Dieser Artikel kann nur an eine deutsche Lieferadresse ausgeliefert werden.
Aufbauend auf k-means greift der x-means Algorithmus die drei hauptsächlichen Probleme von k-means auf und versucht diese zu umgehen bzw. zu beheben. Dabei wird vom Benutzer im Gegensatz zu k-means nicht die Angabe einer Klassenanzahl k gefordert, sondern lediglich ein Bereich in welchem die optimale Klassenanzahl wahrscheinlich liegen wird.
Nun werden ausgehend von der unteren Grenze des angegebenen Bereiches kontinuierlich neue Centroide hinzugefügt. Dies geschieht indem die alten Vatercentroide aufgespalten
werden. Aus jedem Vater werden auf diese Weise zwei Söhnecentroide erstellt. Ob Vater- oder Söhnecentroide beibehalten werden wird auf Grundlage einer Punktbewertung mittels BIC ermittelt. Je nachdem wessen Punktzahl höher ausfällt, werden entweder die Söhne oder
der Vater als Klassenmittelpunkte verworfen. Danach wird grundsätzlich jenes Gesamtmodell ausgegeben welches nach einem ewertungskriterium die höchste Punktzahl erreicht hat.
Der x-means Algorithmus besteht grundsätzlich aus zwei Schritten:
1. Improve Params
2. Improve Structure
Der erste Schritt entspricht einem herkömmlichen k-means Durchlauf. Der zweite Schritt ermittelt, welche Centroide gesplittet werden müssen um das Ergebnis zu verbessern. Auf dieser Basis und unter Einbeziehung eines kd-tree, welcher die Durchläufe der k-means
Iterationen erheblich beschleunigt, werden sowohl die optimale Anzahl der Cluster wie auch die Cluster als solche ausgegeben. Dadurch wird es möglich viel größere Datenmengen in viel kürzerer Zeit zu analysieren.
Hinweis: Dieser Artikel kann nur an eine deutsche Lieferadresse ausgeliefert werden.