三種不同之分類演算法

1、三種不同之分類演算法分類演算法Microsoft 貝氏機(jī)率分類演算法Microsoft 貝氏機(jī)率分類演算法是 Microsoft SQL Server Analysis Services 所提供用於預(yù)測(cè)模型的分類演算法。貝氏 (Naive Bayes) 這個(gè)名稱源自此演算法使用貝氏定理但卻沒有考量可能存在的相依性，因此其假設(shè)被視為Naive(亦即天真之意)。此演算法比其他 Microsoft 演算法更少計(jì)算，因此對(duì)於快速產(chǎn)生採礦模型來探索輸入資料行和可預(yù)測(cè)資料行之間的關(guān)聯(lián)性很有用。您可以使用此演算法來執(zhí)行資料的初始瀏覽，然後您可以套用其結(jié)果，以其他更多計(jì)算和更精確的演算法來建立其他採礦模型範(fàn)例

2、做為一項(xiàng)正在進(jìn)行的促銷策略，Adventure Works Cycle 公司的行銷部門決定郵寄廣告?zhèn)鲉蝸礞i定目標(biāo)潛在客戶。為了減少成本，他們想要將廣告?zhèn)鲉沃患慕o那些有可能回應(yīng)的客戶。公司會(huì)將有關(guān)人口統(tǒng)計(jì)資料和舊郵件的回應(yīng)等資訊儲(chǔ)存在資料庫中。他們想要使用此資料來瞭解人口統(tǒng)計(jì)資料 (例如年齡和地點(diǎn)) 如何協(xié)助預(yù)測(cè)促銷的回應(yīng)，藉由將潛在客戶與具有類似特性而且過去曾向公司購買產(chǎn)品的客戶做比較。尤其，他們想要看看那些有購買腳踏車和沒有購買腳踏車的客戶之間的差異。使用 Microsoft 貝氏機(jī)率分類演算法，行銷部門可以快速預(yù)測(cè)特定客戶設(shè)定檔的結(jié)果，因此可以判斷哪些客戶最有可能對(duì)廣告?zhèn)鲉巫龀龌貞?yīng)。使用

3、Business Intelligence Development Studio 中的 Microsoft 貝氏機(jī)率分類檢視器，他們還可以利用視覺化方式來調(diào)查哪些輸入資料行促成廣告?zhèn)鲉蔚恼婊貞?yīng)。運(yùn)用FPGA元件建置DSP演算法電腦視覺是人工智慧的一個(gè)分支，也就是讓運(yùn)算裝置具備人類視覺的功能。在這個(gè)原則下，就許多應(yīng)用而言，最重要的前置處理作業(yè)就是特徵追蹤（feature tracking），其中包括動(dòng)作結(jié)構(gòu)、影像記錄，及攝影機(jī)動(dòng)作補(bǔ)償。特徵擷取階段相當(dāng)重要，因?yàn)檫@個(gè)步驟耗費(fèi)大量的運(yùn)算資源。數(shù)位影像壓縮是影像處理的一個(gè)分支，其中運(yùn)用到各種幾何空間轉(zhuǎn)換的技術(shù)。壓縮影像是各種影像分析應(yīng)用，及一些電腦

4、視覺普遍應(yīng)用的重要階段，而電腦視覺應(yīng)用包括視覺合成（view synthesis）、影像格化（image mosaicing），及影片穩(wěn)定等。在本文中，我們將介紹運(yùn)用FPGA來建置這些演算法。特徵擷取原理在許多電腦視覺的運(yùn)算中，我們注意的焦點(diǎn)是找出重要的特徵點(diǎn)或者更準(zhǔn)確的說，是找出重要的角落（corners）。這些特徵點(diǎn)的重要性在於當(dāng)我們量測(cè)攝影機(jī)中一連串畫面中特徵點(diǎn)間的變化時(shí)，我們能回復(fù)環(huán)境中的結(jié)構(gòu)與畫面上動(dòng)作的影像資訊。圖1顯示從攝影機(jī)擷取的影像中一連串的特徵點(diǎn)。角落點(diǎn)通常會(huì)顯示兩個(gè)方向（x與y）漸層值的明顯變化。這些座標(biāo)點(diǎn)是重要的依據(jù)，可作為在比對(duì)與追蹤一連串影像時(shí)的基準(zhǔn)點(diǎn)，影像中輪廓邊

5、緣的座標(biāo)點(diǎn)可與第二格影像輪廓上任何數(shù)量的其他座標(biāo)點(diǎn)進(jìn)行比對(duì)分類差價(jià)率計(jì)演算法類差價(jià)率計(jì)演算法又稱分組差價(jià)率計(jì)演算法、分櫃組差價(jià)率計(jì)演算法是根據(jù)企業(yè)的各類(組)商品存銷比例，平均分?jǐn)傔M(jìn)銷差價(jià)的一種方法。是指按企業(yè)各類商品或各營業(yè)櫃組的銷售及庫存比例計(jì)算的差價(jià)率。在這種計(jì)算方式下，“庫存商品”、“商品進(jìn)銷差價(jià)”、“商品銷售收入”、“受托代銷商品”等賬戶均應(yīng)按商品大類（櫃組）設(shè)置明細(xì)賬。 計(jì)算方法與綜合差價(jià)率計(jì)演算法基本相同，只是計(jì)算的範(fàn)圍已縮小，各類(組)的差價(jià)率計(jì)算出來以後加以彙總，即形成企業(yè)全部商品的進(jìn)銷差價(jià)。 採用分類（櫃組）差價(jià)率計(jì)演算法確定商品的銷售成本，其計(jì)算結(jié)果能夠較準(zhǔn)確地反映實(shí)際情

6、況，在實(shí)際工作中應(yīng)重點(diǎn)應(yīng)用此種方法。 編輯分類差價(jià)率計(jì)演算法的計(jì)算公式 分類差價(jià)率=某類(櫃組)商品月末"商品進(jìn)銷差價(jià)"科目餘額(分?jǐn)偳?/(其類(櫃組)商月末"庫存商品"科目餘額+某類(櫃組)商品月末"受托代銷商品"科目餘額+某類(櫃組)商品本月"商品銷售收入"科目貸方發(fā)生額) 混合式螞蟻?zhàn)罴逊秩貉菟惴ū狙芯恐饕墙Y(jié)合ACO (Ant Colony Optimization)演算法和禁忌搜尋法(Tabu Search，TS)，發(fā)展出新的資料分群演算法，我們將之命名為HACOC(Hybrid Ant Colony

7、Optimization for Clustering)。當(dāng)求解資料分群?jiǎn)栴}時(shí)，如果群組數(shù)變大以及資料點(diǎn)變多，ACO資料分群演算法的求解效率變差。原因是螞蟻在求解的過程中，所需嘗試的解也相對(duì)變多，導(dǎo)致螞蟻沒有辦法在演算法演化的早期儘快地將費(fèi)洛蒙留在不錯(cuò)的解上，導(dǎo)致求解的品質(zhì)及收斂速度受到影響。所以我們將ACO演算法在每一回合螞蟻找出來的最佳解後，加入禁忌搜尋法進(jìn)行區(qū)域搜索，以找尋更佳的解。利用螞蟻演算法全域搜索求解的特性，結(jié)合禁忌搜尋法區(qū)域搜索求解的特性，可以有效改善ACO演算法求解的品質(zhì)及收斂速度。本演算法已經(jīng)開發(fā)成系統(tǒng)，針對(duì)五個(gè)資料分群?jiǎn)栴}進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，結(jié)果顯示HACOC確實(shí)能夠有效改善ACO資料分群的績(jī)效。我們也將HACOC與其他分群方法進(jìn)行比較，例如傳統(tǒng)的k-means及Tabu Search等，發(fā)現(xiàn)HACOC分群能力優(yōu)於其他方法。應(yīng)用布林運(yùn)算快速分群化交易項(xiàng)目分群分析(clustering)是資料探勘技術(shù)最常使用的方法之一，當(dāng)物件被分群化之後，便可對(duì)各群組所突顯的特徵進(jìn)行更進(jìn)一步的分析。目前最常使用的分群演算法(如PAM或k-means等)都是計(jì)算物件與群組中心點(diǎn)之距離(Euclidean distance)做為分群歸屬的依據(jù)。本篇論文針對(duì)交易資料庫(tra