فروش پروژه بهبود خوشه بندی با QPSO با نرم افزار MATLAB

کد پروژه: 1950

عنوان پروژه: فروش پروژه بهبود خوشه بندی با QPSO با نرم افزار MATLAB

قالب بندی: m

دسته: MATLAB

قیمت: 15.000 تومان

قابلیت اجرا در نرم افزار: MATLAB

شرح مختصر:

فروش پروژه بهبود خوشه بندی با QPSO با نرم افزار MATLAB

عكس خروجی برنامه

 

برای خرید این پروژه با شماره 09360703858

یا آدرس ایمیل [e-mail] در تماس باشید.

N: 2955

فروش پروژه شناسایی الگوی مبتنی بر خوشه بندی داده های IRIS با روش فیشر با نرم افزار MATLAB

کد: 1617

عنوان پروژه: فروش پروژه شناسایی الگوی مبتنی بر خوشه بندی داده های IRIS با روش فیشر با نرم افزار MATLAB

قالب بندی: m

دسته: MATLAB

قیمت: 20.000 تومان

قابلیت اجرا در نرم افزار: MATLAB

شرح مختصر:

فروش پروژه شناسایی الگوی مبتنی بر خوشه بندی داده های IRIS با روش فیشر با نرم افزار MATLAB

عكس خروجی برنامه

 

 

برای خرید این پروژه با شماره 09360703858

یا آدرس ایمیل [e-mail] در تماس باشید.

N: 2557

فروش پروژه شناسایی الگوی مبتنی بر خوشه بندی داده های IRIS با روش تفکیک خطی با نرم افزار MATLAB

کد: 1616

عنوان پروژه: فروش پروژه شناسایی الگوی مبتنی بر خوشه بندی داده های IRIS با روش تفکیک خطی با نرم افزار MATLAB

قالب بندی: m

دسته: MATLAB

قیمت: 20.000 تومان

قابلیت اجرا در نرم افزار: MATLAB

شرح مختصر:

فروش پروژه شناسایی الگوی مبتنی بر خوشه بندی داده های IRIS با روش تفکیک خطی با نرم افزار MATLAB

عكس خروجی برنامه

 

 

برای خرید این پروژه با شماره 09360703858

یا آدرس ایمیل [e-mail] در تماس باشید.

N: 2556

فروش پروژه خوشه بندی داده آیریس با شبکه عصبی اسپایکینگ (SNN) با نرم افزار MATLAB

كد: 1484

عنوان پروژه: فروش پروژه خوشه بندی داده آیریس با شبکه عصبی اسپایکینگ (SNN) با نرم افزار MATLAB

قالب بندی: m

دسته: MATLAB

قیمت: 15.000 تومان

قابلیت اجرا در نرم افزار: MATLAB

شرح مختصر:

فروش پروژه خوشه بندی داده آیریس با شبکه عصبی اسپایکینگ (SNN) با نرم افزار MATLAB

عكس خروجی برنامه

 

 

برای خرید این پروژه با شماره 09360703858

یا آدرس ایمیل [e-mail] در تماس باشید.

N: 2404

فروش پروژه خوشه بندی داده با الگوریتم K-medoids با نرم افزار MATLAB

كد: 1334

عنوان پروژه: فروش پروژه خوشه بندی داده با الگوریتم K-medoids با نرم افزار MATLAB

قالب بندی: m

دسته: MATLAB

قیمت: 20.000 تومان

قابلیت اجرا در نرم افزار: MATLAB

شرح مختصر:

فروش پروژه خوشه بندی داده با الگوریتم K-medoids با نرم افزار MATLAB

عكس خروجی برنامه

 

 

برای خرید این پروژه با شماره 09360703858

یا آدرس ایمیل [e-mail] در تماس باشید.

N: 2216

فروش پروژه خوشه بندی داده با الگوریتم DBSCAN با نرم افزار MATLAB

كد: 1332

عنوان پروژه: فروش پروژه خوشه بندی داده با الگوریتم DBSCAN با نرم افزار MATLAB

قالب بندی: m

دسته: MATLAB

قیمت: 20.000 تومان

قابلیت اجرا در نرم افزار: MATLAB

شرح مختصر:

فروش پروژه خوشه بندی داده با الگوریتم DBSCAN با نرم افزار MATLAB

عكس خروجی برنامه

 

 

برای خرید این پروژه با شماره 09360703858

یا آدرس ایمیل [e-mail] در تماس باشید.

N: 2214

فروش پروژه خوشه بندی با نرم افزار MATLAB

كد: 333

عنوان پروژه: فروش پروژه خوشه بندی با نرم افزار MATLAB

قالب بندی: m

دسته: MATLAB

قيمت: 20.000 تومان

قابليت اجرا در نرم افزار: MATLAB

شرح مختصر:

فروش پروژه خوشه بندی با نرم افزار MATLAB

در این پروژه می توانید یک فایل اکسل را وارد برنامه کنید و عملیات خوشه بندی را انجام دهید.

عكس خروجی برنامه

عکس 1

عکس 2

برای خريد اين پروژه با شماره 09360703858

يا آدرس ايميل [e-mail] در تماس باشيد.

N: 763

فروش پروژه خوشه بندی Kmeans با نرم افزار MATLAB

كد: 166

عنوان پروژه: فروش پروژه خوشه بندی Kmeans با نرم افزار MATLAB

قالب بندی: m

دسته: MATLAB

قيمت: 30.000 تومان

قابليت اجرا در نرم افزار: MATLAB

شرح مختصر:

فروش پروژه خوشه بندی Kmeans با نرم افزار MATLAB

اين روش على ‌رغم سادگى آن يک روش پايه براى بسيارى از روش‌هاى خوشه‌بندى ديگر (مانند خوشه‌بندى فازى) محسوب مى ‌شود. اين روش روشى انحصارى و مسطح محسوب مى ‌شود. براى اين الگوريتم شکلهاى مختلفى بيان شده است. ولى همه آنها داراى روالى تکرارى هستند که براى تعدادى ثابت از خوشه ‌ها سعى در تخمين موارد زير دارند:

·بدست آوردن نقاطى به عنوان مراکز خوشه ‌ها اين نقاط در واقع همان ميانگين نقاط متعلق به هر خوشه هستند.

·   نسبت دادن هر نمونه داده به يک خوشه که آن داده کمترين فاصله تا مرکز آن خوشه را دارا باشد.

در نوع ساده‌ اى از اين روش ابتدا به تعداد خوشه ‌‌هاى مورد نياز نقاطى به صورت تصادفى انتخاب مى ‌شود. سپس در داده‌ها با توجه با ميزان نزديکى (شباهت) به يکى از اين خوشه‌ ها نسبت داده‌ مى ‌شوند و بدين ترتيب خوشه ‌هاى جديدى حاصل مى ‌شود. با تکرار همين روال مى ‌توان در هر تکرار با ميانگين ‌گيرى از داده‌ها مراکز جديدى براى آنها محاسبه کرد و مجدادا داده‌ ها را به خوشه‌ هاى جديد نسبت داد. اين روند تا زمانى ادامه پيدا مى ‌کند که ديگر تغييرى در داده‌ ها حاصل نشود. تابع زير به عنوان تابع هدف مطرح است.

 

که ║║ معيار فاصله بين نقاط و c_jمرکز خوشه j ام است.

<="" span=""> الگوريتم زير الگوريتم پايه براى اين روش محسوب مى ‌شود:

1. در ابتدا K نقطه به عنوان به نقاط مراکز خوشه‌ ها انتخاب مى شوند.
2. هر نمونه داده به خوشه ‌اى که مرکز آن خوشه کمترين فاصله تا آن داده را داراست، نسبت داده‌ مى ‌شود.
3. پس تعلق تمام داده ‌ها به يکى از خوشه ‌ها براى هر خوشه يک نقطه جديد به عنوان مرکز محاسبه مى ‌شود. (ميانگين نقاط متعلق به هر خوشه)
4. مراحل 2<="" span=""> و 3 تکرار مى ‌شوند تا زمانى که ديگر هيچ تغييرى در مراکز خوشه‌ ها حاصل نشود. 

عكس خروجی برنامه

عكس 1

عكس 2

برای خريد اين پروژه با شماره 09360703858

يا آدرس ايميل [e-mail] در تماس باشيد.

N: 506