檢索結果(共2筆)
戴偉勝;許中川;
頁: 1-25
日期: 2010/12
卷期: 17(專)
關鍵字: 資料探勘;資料視覺化;自組映射圖;混合型資料;
Keywords: data mining;data visualization;Self-Organization Map SOM;mixed-type data;
摘要: 現今企業資料庫中,隨處可見大量包含數值型與類別型屬性的高維度混合型資料。這些資料中常隱含有用資訊,因此如何能有效地分析這些資料從而支援決策,儼然是企業經營管理上的一項重要課題。在探勘資料時,視覺化一直是資料分析初始階段中相當重要的一環。自組映射圖能夠...
引用 導入Endnote
頁: 1-25
日期: 2010/12
卷期: 17(專)
關鍵字: 資料探勘;資料視覺化;自組映射圖;混合型資料;
Keywords: data mining;data visualization;Self-Organization Map SOM;mixed-type data;
摘要: 現今企業資料庫中,隨處可見大量包含數值型與類別型屬性的高維度混合型資料。這些資料中常隱含有用資訊,因此如何能有效地分析這些資料從而支援決策,儼然是企業經營管理上的一項重要課題。在探勘資料時,視覺化一直是資料分析初始階段中相當重要的一環。自組映射圖能夠...
引用 導入Endnote
許中川;
頁: 61-84
日期: 2004/04
卷期: 11(2)
關鍵字: 自組映射圖;資料探勘;概念階層;類神經網路;群集分析;
Keywords: self-organizing maps;data mining;concept hierarchy;neural networks;cluster analysis;
摘要: 自組映射圖是一種非監督式學習類神經網路,可以將高維度資料投射到低維度空間,並以視覺化方式呈現,反映高維度資料之間的相似度。自組映射圖應用廣泛,包括工程方面及商業方面,例如圖紋辨識、語音辨識、監督處理及流程控制、文件地圖及消費者資料分析等。然而,傳統自...
引用 導入Endnote
頁: 61-84
日期: 2004/04
卷期: 11(2)
關鍵字: 自組映射圖;資料探勘;概念階層;類神經網路;群集分析;
Keywords: self-organizing maps;data mining;concept hierarchy;neural networks;cluster analysis;
摘要: 自組映射圖是一種非監督式學習類神經網路,可以將高維度資料投射到低維度空間,並以視覺化方式呈現,反映高維度資料之間的相似度。自組映射圖應用廣泛,包括工程方面及商業方面,例如圖紋辨識、語音辨識、監督處理及流程控制、文件地圖及消費者資料分析等。然而,傳統自...
引用 導入Endnote