بررسی تقسیم تصادفی فضای خصیصه ها و تقسیم کلاس – محور داده ها بین رده بندی های پایه برای حداکثر کردن تنوع در مجمع رده بندها و ارائه یک روش برای بهبود کارایی

توجه : به همراه فایل word این محصول فایل پاورپوینت (PowerPoint) و اسلاید های آن به صورت هدیه ارائه خواهد شد

 بررسی تقسیم تصادفی فضای خصیصه ها و تقسیم کلاس – محور داده ها بین رده بندی های پایه برای حداکثر کردن تنوع در مجمع رده بندها و ارائه یک روش برای بهبود کارایی دارای ۱۳ صفحه می باشد و دارای تنظیمات در microsoft word می باشد و آماده پرینت یا چاپ است

فایل ورد بررسی تقسیم تصادفی فضای خصیصه ها و تقسیم کلاس – محور داده ها بین رده بندی های پایه برای حداکثر کردن تنوع در مجمع رده بندها و ارائه یک روش برای بهبود کارایی  کاملا فرمت بندی و تنظیم شده در استاندارد دانشگاه  و مراکز دولتی می باشد.

توجه : در صورت  مشاهده  بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل ورد می باشد و در فایل اصلی بررسی تقسیم تصادفی فضای خصیصه ها و تقسیم کلاس – محور داده ها بین رده بندی های پایه برای حداکثر کردن تنوع در مجمع رده بندها و ارائه یک روش برای بهبود کارایی،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

بخشی از متن بررسی تقسیم تصادفی فضای خصیصه ها و تقسیم کلاس – محور داده ها بین رده بندی های پایه برای حداکثر کردن تنوع در مجمع رده بندها و ارائه یک روش برای بهبود کارایی :

تعداد صفحات :۱۳

چکیده مقاله:

با افزایش قدرت محاسباتی پردازنده های امروزی و افزایش وسیع داده ها روشهای رده بندی که از چندین رده بند تشکیل می شوند رو به گسترش می باشند این رده بندها که با نام مجمع رده بندها خوانده می شوند بدلیل پایداری بالا قادر به انجام رده بندی بهتر در برخی کاربردها مانند داده های جریانی و داده های انفورماتیک زیستی هستند دو نوع عمده ا زرده بندهای مجمع وجود دارند که بر مبنای طرز استفاده از رده بندهای پایه شکل می گیرند دراین مقاله ما ابتدا به بررسی تقسیم تصادفی فضای خصیصه ها بین رده بندهای پایه از نوع LVQ می پردازیم این روش در عین ایجاد بیشترین تنوع بین رده بندهای پایه بدلیل گسستگی فضای اموزشی و کم بودن داده های اموزشی هر رده بند دقت بالاتری نسبت به حالت تک رده بندی ایجاد نمی کند. برای جبران ای وضعیت و برای پیوسته ساختن فضای اموزشی هر رده بند و در عین حال حفظ تنوع داده های اموزشی هر رده بند در مرحله ی بعد هر رده بند را با استفاده از داده های یک کلاس و داده هایی که حدس می زنیم متعلق به مرز بین کلاسها می باشد اموزش میدهیم. نتایج پیاده سازی روش اخیر روی مجموعه های داده iris و wine از سری داده های UCI نشان دهنده ی بالا رفتن دقت رده بند نسبت به حالت تک رده بندی می باشد.