دیتا مایند

دهها مقاله فارسی در زمینه الگوریتم های خوشه بندی (کلاسترینگ) کامینز

مقالات فارسی برای کسانی که به دنبال تحقیق در مورد موضوعی هستند بهترین نقطه شروع است. این مجموعه مقالات فارسی در مورد الگوریتم پرکاربرد خوشه بندی یعنی الگوریتم کامینز است اگر در این زیمنه در حال تحقیق هستید تهیه این مجموعه مقالات شدیدا توصیه می گردد. لیست مقالات ارائه شده در زمینه الگوریتم خوشه بندی k-means :

1. بهبود کارایی الگوریتم خوشه بندی K-Means با استفاده از الگوریتم های بهینه سازی توده ذرات و شبکه ایمنی مصنوعی
۳. تشخیص حملات DDOS با استفاده از الگوریتم های K-means و Auto-encoder
۴. تشخیص سرطان سینه با استفاده از ترکیب الگوریتم های خوشه بندی k-means و بهینه سازی فاخته
۵. رویکرد داده کاوی و تحلیل وخوشه بندی رفتارآموزشی با الگوریتم k-means و Two-steps
۶. ارایه الگوریتمی برای رتبه بندی اصناف با استفاده از روش های k-means و ELECTRE
۷. بهبود تشخیص حملات DDOS با ترکیبی از ماشین بردار پشتیبان و الگوریتم بهبودیافته K-Means
۸. خوشه بندی تصاویر MR مغزی با ترکیب خوشه بندی K- Means و شبکه عصبی همگشتی
۹. ارایه روش ترکیبی در خوشه بندی مشتریان بانک با استفاده از الگوریتم دو مرحله ای k-means و تحلیل عاملی
۱۰. خوشه بندی اقلیمی با استفاده از الگوریتم خوشه بندی فازی c-meansدر نرم افزار MATLAB و مقایسه آن با نرم افزارهای آماری (مطالعه موردی استان سیستان وبلوچستان)
۱۱. بررسی و مدل سازی رفتار عنصر مس نسبت به طلا با استفاده از روش خوشه بندی K-means در محدوده فیض آباد
۱۴. ارایه یک روش بهبود یافته Kernel K means با روش Min-Max
۱۵. استفاده از الگوریتم ژنتیک و خوشه بندی K-means در پیش بینی ساختار سوم پروتیین
۱۶. بهبود کیفیت خوشه بندی صفحات وب به روش K-means با استفاده از کاهش ابعاد فضا و تفسیر جایگاه مکانی لغات
۱۷. خوشه بندی شبکه های حسگر بی سیم با استفاده از منطق فازی و الگوریتمk-means جهت بهینه سازی مصرف انرژی
۱۸. فشرده سازی تصویر با استفاده از روش خوشه بندی C-Means
۲۰. خوشه بندی شبکه های حسگر بی سیم با استفاده از منطق فازی و الگوریتم k-means جهت بهینه سازی مصرف انرژی
۲۱. ارایه روشی جهت بالا بردن دقت بازیابی تصاویر پزشکی با استفاده از انتخاب مراکز بهینه در خوشه بند k-means و شبکه عصبی som
۲۲. قطعه بندی تصاویر ماموگرافی با ترکیب الگوریتم Fuzzy C means و Level set
۲۳. استفاده از الگوریتم ژنتیک و K-means در پیش بینی ساختار سوم پروتیین
۲۴. سیستم تشخیص نفوذ چند سطحی با ترکیب SVM و ELM مبتنی بر k-means تغییر یافته
۲۵. تحلیل خوشه ای:باتاکید برخوشه بندی k-means با خوشه بندی استانهای کشور براساس سطح توسعه یافتگی
۲۶. تعیین مسیر حرکت سینک برای جمع آوری داده ها در شبکه حسگر بی سیم با استفاده از منطق فازی والگوریتم k-means
۲۷. ارتقاء دقت مدل خوشه بندی tsk-means با فازی سازی میزان وابستگی هر لحظه از سری زمانی به لحظات دیگر
۳۰. مقایسه عملکرد الگوریتم ژنتیک و ترکیب الگوریتم ژنتیک وk-means برای خوشه بندی
۳۱. تشخیص تقلب در سیستم بانکداری الکترونیک با استفاده ترکیبی از الگوریتم های K-Means و K-NN
۳۲. مقایسه مدل طبقه بندی کننده DT و مدل خوشه بندی K-means با استفاده از الگوریتم ژنتیک GA
۳۳. استفاده از روش خوشه بندی K-means در مطالعات زیست محیطی: مطالعه موردی در حوضه های آبریز نمونه های رسوب آبراه های در ورقه تخت سلیمان
۳۵. تشخیص، شناسایی و جداسازی عیب توربین گاز پالایشگاه دوم پارس جنوبی بااستفاده از روش های ترکیبی داده کاوی، k-means ، تحلیل مولفه های اصلی ( PCA ) و ماشین بردار پشتیبانSVM
۳۶. بهبود الگوریتم خوشه بندی K-means با استفاده از مدل برنامه نویسی توزیعی موازی نگاشت /کاهش در داده های حجیم
۳۷. تشخیص پیک های R با استفاده از تبدیل موجک و خوشه بندی فازی C-Means
۳۸. طراحی یک سیستم جهت بررسی وجود تومور درتصاویر MRI مغز به وسیله الگوریتم SVM و قطعه بندی K-MEANS
۳۹. بهبود الگوریتم چند مرکزفازی C-ordered-means مبتنی بر بستارهای انتقالی و خوشه بندی طیفی
۴۰. بهبود روش خوشه بندی Overlapping K-Means با استفاده از ماشین یادگیری مفرط برای کاربردهای پزشکی
۴۱. بررسی عوامل موثر بر بازاریابی ویروسی و پیشبینی خرید یا عدم خرید کالا در بازاریابی ویروسی با استفاده از الگوریتم K-Means
۴۳. ارایه ی یک الگوریتم ترکیبی برای خوشه بندی داده ها با استفاده از الگوریتم های K-means و الکترومغناطیس
۴۴. ارزیابی روش های ردگیری اشیا به روش های mean-shiftوparticle-kalmanوالگوریتم k-means و مدل مخلوط گوسی
۴۵. بخش بندی تصاویر SAR با استفاده از الگوریتم k-means و آمارگان محلی
۴۶. انتخاب موثر سرخوشه با استفاده از الگوریتم های ترکیب شده ی Fuzzy C-means & Competitive Fashion Algorithm (FCM-CFA) در شبکه های حسگر بیسیم
۴۷. تشخیص پیک های R با استفاده از تبدیل موجک و خوشه بندی K-means
۴۸. پیش بینی شکست بانکها و موسسات مالی پذیرفته شده در بورس اوراق بهادار تهران؛ استفاده از و خوشه بندی k - meansرویکردهای تحلیل تمایزی چند متغیره، رگرسیون لجستیک، خوشه بندی مبتنی بر تحلیل پوششی داده ها
۵۰. بخش بندی تصاویر SAR مبتنی بر الگوریتم k-means و بهینه سازی پله ای کلاس ها
۵۱. قطعه بندی مسیر راه با استفاده از روش خوشه بندی K-means براساس داده های FWD و PCI
۵۳. کشف وضعیت ترافیکی در تقاطع ها با ترکیب فرآیند دیریکله سلسله مراتبی و k-means

برای خرید این مقالات، به وب سایت دیتا هارت مراجعه بفرمایید. یا از طریق لینک زیر اقدام نمایید. 

http://yon.ir/MVLmi