فایل کامل Fuzzy Clustering؛ پژوهش درباره کلاسترینگ فازی و منطق فازی در تحلیل داده‌ها و مدل‌سازی پیچیده

توجه : این فایل به صورت فایل power point (پاور پوینت) ارائه میگردد

 فایل کامل Fuzzy Clustering؛ پژوهش درباره کلاسترینگ فازی و منطق فازی در تحلیل داده‌ها و مدل‌سازی پیچیده دارای ۴۳ اسلاید می باشد و دارای تنظیمات کامل در Power Point می باشد و آماده پرینت یا چاپ است

فایل پاور پوینت فایل کامل Fuzzy Clustering؛ پژوهش درباره کلاسترینگ فازی و منطق فازی در تحلیل داده‌ها و مدل‌سازی پیچیده  کاملا فرمت بندی و تنظیم شده در استاندارد دانشگاه  و مراکز دولتی می باشد.

این پروژه توسط مرکز فایل کامل Fuzzy Clustering؛ پژوهش درباره کلاسترینگ فازی و منطق فازی در تحلیل داده‌ها و مدل‌سازی پیچیده۲ ارائه میگردد

توجه : در صورت  مشاهده  بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل می باشد و در فایل اصلی فایل کامل Fuzzy Clustering؛ پژوهش درباره کلاسترینگ فازی و منطق فازی در تحلیل داده‌ها و مدل‌سازی پیچیده،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

بخشی از متن فایل کامل Fuzzy Clustering؛ پژوهش درباره کلاسترینگ فازی و منطق فازی در تحلیل داده‌ها و مدل‌سازی پیچیده :

نوع فایل: پاورپوینت (قابل ویرایش)

قسمتی از متن پاورپوینت :

تعداد اسلاید : ۴۳ صفحه

Fuzzy Clustering کلاسترینگ فازی و منطق فازی فایل کامل Fuzzy Clustering؛ پژوهش درباره کلاسترینگ فازی و منطق فازی در تحلیل داده‌ها و مدل‌سازی پیچیده
فهرست
مروری بر کلاسترینگ
مروری بر منطق فازی
کلاسترینگ فازی ۱/۳۴ مروری بر کلاسترینگ یادگیری با نظارت – یادگیری بدون نظارت
کلاسترینگ در مقابل طبقه بندی
تعریف کلی کلاسترینگ
انواع کلاسترینگ
کاربردهای کلاسترینگ
الزامات اصلی که یک الگوریتم کلاسترینگ بایستی برآورده کند
مسائل و چالشها در کلاسترینگ
روش های کلاسترینگ ۲/۳۴ مروری بر کلاسترینگ یادگیری با نظارت – یادگیری بدون نظارت
طبقه بندی – کلاسترینگ

کلاسترینگ

طبقه بندی

۳/۳۴ مروری بر کلاسترینگ تعریف کلی کلاسترینگ
مهمترین مساله یادگیری بدون نظارت
کلاستر مجموعه ای از اشیاء میباشد که در آن اعضای مجموعه با یکدیگر مشابه بوده و با اشیاء موجود در مجموعه ها ( کلاسترها ) ی دیگر غیر مشابه باشند.

۴/۳۴ انواع کلاسترینگ
در یک تقسیم بندی دو نوع کلاسترینگ داریم :
کلاسترینگ مبتنی بر فاصله
معیار شباهت اشیاء فاصله بین آنها میباشد.
کلاسترینگ مفهومی ( conceptual )
معیار شباهت اشیاء ساده نیست و اشیاء با توجه به یک سری معیار توصیفی در گروه های خاصی قرار میگیرند. ۵/۳۴ کاربردهای کلاسترینگ Marketing
Biology
Libraries
Earthquake Studies
www
Data Mining 6/34 الزامات اصلی که یک الگوریتم کلاسترینگ بایستی برآورده کند مقیاس پذیری
رفتار مناسب با انواع مختلفی از صفات
بدست آوردن کلاسترهایی با اشکال دلخواه
رفتار مناسب با نویز
عدم حساسیت به ترتیب رکوردهای ورودی
کاربردی و قابل توجیه ۷/۳۴ مسائل و چالشها در کلاسترینگ تکنیکهای کلاسترینگ فعلی تمامی ملزومات را به اندازه کافی و به طور همزمان برآورده نمیکنند.
افزایش زیاد آیتمهای ورودی پیچیدگی زمانی را به شدت افزایش میدهد.
میزان موثر بودن یک روش خاص به تعریف ”فاصله“ وابسته است ( در کلاسترینگ مبتنی بر فاصله ).
در صورت یافت نشدن یک معیار فاصله مشخص، یافتن آن اجباری و البته ممکن است بسیار سخت باشد.
نتایج یک الگوریتم کلاسترینگ میتواند از دیدگاه های متفاوتی تفسیر گردد. ۸/۳۴ روش های کلاسترینگ
کلاسترینگ انحصاری ( hard )
کلاسترینگ همپوشانی ( soft )
کلاسترینگ سلسله مراتبی
کلاسترینگ احتمالی ۹/۳۴ روش های کلاسترینگ
کلاسترینگ انحصاری ( hard )
کلاسترینگ همپوشانی ( soft )
کلاسترینگ سلسله مراتبی
کلاسترینگ احتمالی ۹/۳۴ روش های کلاسترینگ
کلاسترینگ انحصاری ( hard )
کلاسترینگ همپوشانی ( soft )
کلاسترینگ سلسله مراتبی
کلاسترینگ احتمالی ۹/۳۴ روش های کلاسترینگ
کلاسترینگ انحصاری ( hard )
کلاسترینگ همپوشانی ( soft )
کلاسترینگ سلسله مراتبی
کلاسترینگ احتمالی ۹/۳۴ روش های کلاسترینگ
کلاسترینگ انحصاری ( hard )
کلاسترینگ همپوشانی ( soft )
کلاسترینگ سلسله مراتبی
کلاسترینگ احتمالی ۹/۳۴ مروری بر منطق فازی
مقدمه ای بر منطق فازی
مجموعه های فازی
روابط فازی ۱۰/۳۴ مقدمه ای بر منطق فازی منطق کلاسیک ( بودن یا نبودن ؟ )
پدیده های واقعی جهان هستی ( چه میزان بودن و چه میزان نبودن ؟ )
ابداع کننده مفهوم منطق فازی : پروفسور لطفی زاده ( ۱۹۶۵ )
منطق فازی:
روشی جدید برای فرموله کردن مفاهیم و کمیت های حسی و کیفی
منطق فازی در مقابل منطق کلاسیک
منطق کلاسیک: منطقی است که در آن گزاره ها، فقط ارزش راست یا دروغ دارند که آنرا منطق ۰ و ۱ می نامند.
منطق فازی : منطقی که در آن گزاره ها، میتوانند در آن واحد مقداری ارزش درست و مقداری ارزش نادرست داشته باشند ( مقداری بین ۰ و ۱ ) ۱۱/۳۴ مجموعه های فازی یک مجموعه فازی A در U توسط یک تابع عضویت ( تابع مشخصه ) fA(x) مشخص میگردد.
این تابع به هر نقطه در U یک عدد حقیقی بین ۰ و ۱ نسبت میدهد ( درجه تعلق نقطه به مجموعه فازی A (

اگر A یک مجموعه معمولی ( کلاسیک ) باشد fA(x) = 1 or fA(x) = 0
اگر A یک مجموعه فازی باشد ۰ ≤ fA(x) ≤ 1
{ ۱۲/۳۴ مجموعه های فازی مثال :
مجموعه کلاسیک جوانی :
A = { 15, 16, 17, …, 29, 30}

توجه: متن بالا فقط قسمت کوچکی از محتوای فایل پاورپوینت بوده و بدون ظاهر گرافیکی می باشد و پس از دانلود، فایل کامل آنرا با تمامی اسلایدهای آن دریافت می کنید.