دانلود پاورپوینت مروری بر کلاسترینگ فازی و منطق فازی

\n

عنوان های پاورپوینت  : 

\n

\n

uzzy Clustering  کلاسترینگ فازی و منطق فازی

\n

فهرست

\n

مروری بر کلاسترینگ

\n

انواع کلاسترینگ

\n

کاربردهای کلاسترینگ

\n

الزامات اصلی که یک الگوریتم کلاسترینگ بایستی برآورده کند

\n

مسائل و چالشها در کلاسترینگ

\n

روش های کلاسترینگ

\n

روش های کلاسترینگ

\n

مروری بر منطق فازی

\n

مقدمه ای بر منطق فازی

\n

مجموعه های فازی

\n

مجموعه های فازی

\n

روابط فازی

\n

کلاسترینگ فازی

\n

مقدمه ای بر کلاسترینگ فازی

\n

مقدمه ای بر کلاسترینگ فازی ( ... )

\n

الگوریتم کلاسترینگ K-Means

\n

الگوریتم کلاسترینگ K-Means ( مثال ... )

\n

الگوریتم کلاسترینگ K-Means ( ... )

\n

الگوریتم کلاسترینگ C-Means استاندارد ( ... )

\n

الگوریتم کلاسترینگ C-Means استاندارد ( ... )

\n

الگوریتم کلاسترینگ C-Means استاندارد برای داده های نویزدار

\n

روشهای دیگر کلاسترینگ C-Means

\n

روشهای دیگر کلاسترینگ C-Means ( ... )

\n

معیارهای کارایی در کلاسترینگ

\n

معیارهای کارایی در کلاسترینگ ( ... )

\n

مراجع

\n \n\nقسمت ها و تکه های اتفاقی از فایل\n\n \n\nFuzzy Clustering  کلاسترینگ فازی و منطق فازی\n\nمروری بر کلاسترینگ\n\nیادگیری با نظارت – یادگیری بدون نظارت\n\nکلاسترینگ در مقابل طبقه بندی\n\nتعریف کلی کلاسترینگ\n\nانواع کلاسترینگ\n\nکاربردهای کلاسترینگ\n\nالزامات اصلی که یک الگوریتم کلاسترینگ بایستی برآورده کند\n\nمسائل و چالشها در کلاسترینگ\n\nروش های کلاسترینگ\n\nمروری بر کلاسترینگ\n\nیادگیری با نظارت – یادگیری بدون نظارت\n\nطبقه بندی – کلاسترینگ\n\nروری بر کلاسترینگ\n\nتعریف کلی کلاسترینگ\n\nمهمترین مساله یادگیری بدون نظارت\n\nکلاستر 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.\n\nنواع کلاسترینگ\n\nدر یک تقسیم بندی دو نوع کلاسترینگ داریم :\n\nکلاسترینگ مبتنی بر فاصله\n\nمعیار شباهت اشیاء فاصله بین آنها میباشد.\n\nکلاسترینگ مفهومی ( conceptual )\n\nمعیار شباهت اشیاء ساده نیست و اشیاء با توجه به یک سری معیار توصیفی در گروه های خاصی قرار میگیرند.\n\nکاربردهای کلاسترینگ\n\nMarketing\n\nBiology\n\nLibraries\n\nEarthquake Studies\n\nwww\n\nData Mining\n\nالزامات اصلی که یک الگوریتم کلاسترینگ بایستی برآورده کند\n\nمقیاس پذیری\n\nرفتار مناسب با انواع مختلفی از صفات\n\nبدست آوردن کلاسترهایی با اشکال دلخواه\n\nرفتار مناسب با نویز\n\nعدم حساسیت به ترتیب رکوردهای ورودی\n\nکاربردی و قابل توجیه\n\nمسائل و چالشها در کلاسترینگ\n\nتکنیکهای کلاسترینگ فعلی تمامی ملزومات را به اندازه کافی و به طور همزمان برآورده نمیکنند.\n\nافزایش زیاد آیتمهای ورودی پیچیدگی زمانی را به شدت افزایش میدهد.\n\nمیزان موثر بودن یک روش خاص به تعریف ”فاصله“ وابسته است                              ( در کلاسترینگ مبتنی بر فاصله ).\n\nدر صورت یافت نشدن یک معیار فاصله مشخص، یافتن آن اجباری و البته ممکن است بسیار سخت باشد.\n\nنتایج یک الگوریتم کلاسترینگ میتواند از دیدگاه های متفاوتی تفسیر گردد.\n\nروش های کلاسترینگ\n\n \n\nکلاسترینگ انحصاری ( hard )\n\nکلاسترینگ همپوشانی ( soft )\n\nکلاسترینگ سلسله مراتبی\n\nکلاسترینگ احتمالی\n\nروش های کلاسترینگ\n\n \n\nکلاسترینگ انحصاری ( hard )\n\nکلاسترینگ همپوشانی ( soft )\n\nکلاسترینگ سلسله مراتبی\n\nکلاسترینگ احتمالی\n\nروش های کلاسترینگ\n\nکلاسترینگ انحصاری ( hard )\n\nکلاسترینگ همپوشانی ( soft )\n\nکلاسترینگ سلسله مراتبی\n\nکلاسترینگ احتمالی\n\nروش های کلاسترینگ\n\nکلاسترینگ انحصاری ( hard )\n\nکلاسترینگ همپوشانی ( soft )\n\nکلاسترینگ سلسله مراتبی\n\nکلاسترینگ احتمالی\n\nروش های کلاسترینگ\n\nکلاسترینگ انحصاری ( hard )\n\nکلاسترینگ همپوشانی ( soft )\n\nکلاسترینگ سلسله مراتبی\n\nکلاسترینگ احتمالی\n\nمروری بر منطق فازی\n\nمقدمه ای بر منطق فازی\n\nمجموعه های فازی\n\nروابط فازی\n\nمقدمه ای بر منطق فازی\n\nمنطق کلاسیک ( بودن یا نبودن ؟ )\n\nپدیده های واقعی جهان هستی ( چه میزان بودن و چه میزان نبودن ؟ )\n\nابداع کننده مفهوم منطق فازی : پروفسور لطفی زاده ( )\n\nمنطق فازی:\n\nروشی جدید برای فرموله کردن مفاهیم و کمیت های حسی و کیفی\n\nمنطق فازی در مقابل منطق کلاسیک\n\nمنطق کلاسیک: منطقی است که در آن گزاره ها، فقط ارزش راست یا دروغ دارند که آنرا منطق ۰ و ۱ می نامند.\n\nمنطق 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 )\n\nمجموعه های فازی\n\nیک مجموعه فازی A در U توسط یک تابع عضویت ( تابع مشخصه ) fA(x) مشخص میگردد.\n\nاین تابع به هر نقطه در یک عدد حقیقی بین  و  نسبت میدهد              ( درجه تعلق نقطه به مجموعه فازی A (\n\n \n\n \n\nاگر A یک مجموعه معمولی ( کلاسیک ) باشد\n\nاگر A یک مجموعه فازی باشد\n\n \n\nمجموعه های فازی\n\nمثال :\n\nمجموعه کلاسیک جوانی :\n\nیک فرد ساله دیگر جوان نیست درحالیکه ساله جوان است !\n\nیک فرد ساله دیگر جوان نیست در حالیکه ساله جوان است !\n\nمجموعه فازی جوانی :\n\nبطوریکه تابع f(x) میزان تعلق x را به A نشان دهد :\n\n \n\nمجموعه های فازی\n\nروابط فازی\n\nاگر A و B دو مجموعه فازی باشند :\n\nکلاسترینگ فازی\n\nمقدمه ای بر کلاسترینگ فازی\n\nالگوریتم کلاسترینگ K-Means\n\nالگوریتم کلاسترینگ C-Means فازی ( FCM )\n\nمعیارهای کارایی در کلاسترینگ\n\nمقدمه ای بر کلاسترینگ فازی\n\nکلاسترینگ hard : هر داده از مجموعه داده ها به یک و فقط یک کلاستر متعلق است.\n\nکلاسترینگ فازی : هر داده از مجموعه داده ها به تمامی کلاسترها - هر یک با درجه تعلق خاصی - متعلق است.\n\nبکاربردن تئوری مجموعه های فازی در تحلیل مباحث کلاسترینگ : Bellman ( 1966 ) و Ruspini ( 1969 )\n\nمقدمه ای بر کلاسترینگ فازی ( ... )\n\nتعریف ماتریس c-partition فازی\n\nروی مجموعه A با n عضو یک ماتریس c X n با عناصر زیر تعریف میشود :\n\nمقدمه ای بر کلاسترینگ فازی ( ... )\n\nداریم\n\nکه بیان میکند مجموع تعلقات یک عضو در تمامی کلاسترها برابر با 1 میشود.\n\nو\n\nکه مفهوم آن عدم وجود کلاستر بدون عضو است.\n\n \n\nuik : میزان درجه تعلق عضو k ام به کلاستر i ام میباشد.\n\n \n\nالگوریتم کلاسترینگ K-Means\n\nاول بار توسط MacQueen در 1967 معرفی گردید.\n\nروشی ساده است.\n\nمراحل انجام الگوریتم:\n\nK نقطه را در فضای اشیایی که قرار است کلاستر شوند، در نظر بگیرید. این نقاط مراکز گروه های اولیه را نمایش میدهند.\n\nهر شیء را به گروهی نسبت میدهیم که از مرکز آن حداقل فاصله را داشته باشد.\n\nوقتی همه اشیاء تخصیص داده شدند، موقعیتهای مکانی k مرکز را مجددا محاسبه میکنیم.\n\nمراحل عیت k مرکز تغییر نکند، ادامه میدهیم.\n\nالگوریتم کلاسترینگ K-Means ( مثال )\n\nانتخاب نماینده های اولیه ( با فرض سه کلاستر )\n\nنسبت دادن هر شی به یک گروه با شرط حداقل فاصله از نماینده\n\nمحاسبه مجدد نماینده های هر گروه\n\nبرو به  نسبت دادن هر شی به یک گروه با شرط حداقل فاصله از نماینده\n\nالگوریتم کلاسترینگ K-Means ( مثال ... )\n\nمجدد سبه مجدد نماینده های هر گروه\n\nرو به  نسبت دادن هر شی به یک گروه با شرط حداقل فاصله از نماینده\n\nمجدد  محاسبه مجدد نماینده های هر گروه\n\nمراکز تغییری نکردند، الگوریتم به پایان رسید.\n\nالگوریتم کلاسترینگ K-Means ( ... )\n\nهدف الگوریتم کلاسترینگ K-Means حداقل کردن تابع هدف زیر است :\n\n( حداقل کردن مجذور تابع خطا )\n\n \n\nمقدار نرم در معادله فوق، معیار فاصله انتخاب شده بین نقطه داده x(j)i و مرکز کلاستر cj میباشد.\n\n \n\n \n\n۳۰ تا ۷۰ درصد پروژه / پاورپوینت / پاور پوینت / سمینار / طرح های کار افرینی / طرح توجیهی /  پایان نامه/  مقاله ( کتاب ) های اماده   به صورت رایگان میباشد