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標題: 利用基因演算法來解決群聚問題與特徵選取問題
A Genetic Approach to the Clustering Problem and the Feature Selection Problem
作者: 曾怜玉
關鍵字: 應用研究
Clustering
資訊工程--硬體工程
群聚
基因演算法
特徵選取
分類
Genetic algorithm
Feature selection
Classification
摘要: 如何將一群沒有任何統計上或其他相關知識的原始資料進行群聚處理(clustering)而找出適當的類別是一個重要課題,傳統方法中,例如:K-means演算法,都必須要求使用者提供原始資料的類別個數,然後才能依照此類別個數進行群聚,但是使用者通常難以知道原始資料中隱含有多少類別,所以其群聚的結果,經常是分成出太多或者太少的類別,因而無法找出適合原始資料的分類情況。在本計畫中,我們提出一種以遺傳演算法為基礎的群聚演算法,來處理自動分類的問題,這個演算法可依據資料的特性,自動的找出適合的類別個數,並且將資料予以分類,本演算法不需要使用者事先猜測資料隱含的類別個數,並且此演算法提供一參數,使用者可利用設定此參數之值而控制群聚處理後每一群聚之緊密度與群聚與群聚間之分離度,也提出一個以遺傳演算法為基礎的特徵選取演算法,用以解決特徵選取的問題,此演算法可從一群特徵中自動找出一組有利分類的特徵,除此之外,此演算還給每個特徵一個比重,即利用加重那些較重要之特徵的方式,用以凸顯出相異類別的差異性及相同類別的相似性,此點對於分類的辨識率有顯著的幫助。
URI: http://hdl.handle.net/11455/49813
其他識別: NSC87-2213-E005-002
文章連結: http://grbsearch.stpi.narl.org.tw/GRB/result.jsp?id=367663&plan_no=NSC87-2213-E005-002&plan_year=87&projkey=PA8703-2956&target=plan&highStr=*&check=0&pnchDesc=%E5%88%A9%E7%94%A8%E5%9F%BA%E5%9B%A0%E6%BC%94%E7%AE%97%E6%B3%95%E4%BE%86%E8%A7%A3%E6%B1%BA%E7%BE%A4%E8%81%9A%E5%95%8F%E9%A1%8C%E8%88%87%E7%89%B9%E5%BE%B5%E9%81%B8%E5%8F%96%E5%95%8F%E9%A1%8C
顯示於類別:應用數學系所

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