handle unorthodox data events can a

handle unorthodox data events can all have drastic
effects on the results. This clustering algorithm is moderately
fast and returns a simple index of integers which
enumerates each observation to its respective cluster.
The biggest downside of k-means clustering algorithm is
the random cluster ordering on the output; however, this
information can be indirectly accessed by looking at the
average distance between clusters (based on the supplied
metric) as well as the number of points in the cluster.
K-means algorithm divides M points in N dimensions
into K clusters so that the within-cluster sum of squares
arg min
Xk
i¼1
X
xj∈Si
jjxj−μijj2; ð6Þ
where μi is the mean of points in Si, is minimized
[49,50]. Here, we have used an implementation of the kmeans
algorithm that minimizes the sum, over all clusters,
of the within-cluster sums of point-to-cluster-centroid
distances. As a measure of distance (minimization parameter),
in our data, we have typically used sum of absolute
differences with each centroid being the component-wise
median of the points in a given cluster.
Neural networks
Artificial neural networks (ANNs) are an entire family of
algorithms, modeled after the neural system found in
the animal kingdom, used to estimate unknown functions
that may have a very large number of inputs. ANNs are
similar to the biological neural system in that they perform
functions collectively and in parallel by the computational
units, as opposed to have each unit a clearly
assigned task. In a mathematical sense, neuron’s function
f(x) can be defined as a mixture of other function
g(x) with weighting factors wi where g(x) is a non-linear
weighted sum of f(x)
f ðxÞ ¼ K
X
i
wigðxÞ

ð7Þ
Here K is commonly referred to as an activation function
that defines the node output based on the set of inputs.
What has attracted people to ANNs is the possibility
of those algorithms to simulate learning. Here by learning
we imply that for a specific task and a class of functions,
there is a set of observations to find that that relates the
solutions of the set of functions. To utilize this concept,
we must imply a cost function C which is a measure of
how far away a particular solution is from the optimal solution.
Consider the problem of finding a model f which
minimizes the cost function
C ¼ E½ðf ðxÞ þ yÞ2 ð8Þ

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

จับแนวข้อมูลเหตุการณ์ทั้งหมดได้อย่างมากผลผล อัลกอริทึมนี้ระบบคลัสเตอร์เป็นปานกลางรวดเร็ว และส่งกลับค่าดัชนีความเรียบง่ายของจำนวนเต็มซึ่งระบุสังเกตแต่ละคลัสเตอร์เกี่ยวข้องข้อเสียที่ใหญ่ที่สุดของ k-หมายถึงอัลกอริทึมระบบคลัสเตอร์คือคลัสเตอร์แบบสุ่มลำดับในการแสดงผล อย่างไรก็ตาม นี้ข้อมูลสามารถเข้าถึงทางอ้อม โดยดูที่การระยะทางเฉลี่ยระหว่างกลุ่ม (ตามที่ให้มาตัวชี้วัด) และจำนวนจุดในคลัสเตอร์อัลกอริทึมหมายถึง K แบ่งจุด M ใน N มิติเป็น K กลุ่มที่ผลรวมของช่องสี่เหลี่ยมภายในคลัสเตอร์อาร์กิวเมนต์ของค่านาทีXki¼1Xxj∈Sijjxj−μijj2 ð6Þที่ μi คือ ความหมายของจุดในซี ถูกย่อเล็กสุด[49,50] ที่นี่ เราได้ใช้การใช้งาน kmeansอัลกอริทึมที่ช่วยลดผลรวม ผ่านคลัสเตอร์ทั้งหมดของผลบวกภายในคลัสเตอร์ของจุดการคลัสเตอร์เซนทรอยด์ระยะทาง เป็นการวัดระยะทาง (การลดพารามิเตอร์),ในข้อมูล เรามักจะใช้ผลรวมของสัมบูรณ์ความแตกต่างกับเซนทรอยด์แต่ละที่ component-wiseมัธยฐานของคะแนนในคลัสเตอร์ที่กำหนดเครือข่ายประสาทเครือข่ายประสาทเทียม (ANNs) เป็นครอบครัวของอัลกอริทึม จำลองหลังจากที่ระบบประสาทที่พบในอาณาจักรสัตว์ ใช้ในการประเมินฟังก์ชันที่ไม่รู้จักที่อาจเป็นปัจจัยการผลิตจำนวนมาก มี ANNsคล้ายกับระบบประสาททางชีวภาพในการที่จะทำฟังก์ชั่นรวม และ แบบขนานตามที่คำนวณหน่วย เมื่อเทียบกับแต่ละหน่วยมีความชัดเจนงานที่มอบหมาย ในความรู้สึกทางคณิตศาสตร์ ฟังก์ชันของเซลล์ประสาทf(x) ที่สามารถกำหนดเป็นส่วนผสมของฟังก์ชั่นอื่น ๆg(x) มีน้ำหนักปัจจัยอินที่ g(x) เป็นแบบไม่เชิงเส้นผลรวมถ่วงน้ำหนักของ f(x)f ðxÞ ¼ KXผมwigðxÞð7Þนี่ K ถูกเรียกทั่วไปว่ามีการเปิดใช้งานฟังก์ชันที่กำหนดผลลัพธ์โหนตามชุดของปัจจัยการผลิตสิ่งที่ดึงดูดผู้คนให้ ANNs เป็นไปได้อัลกอริทึมเหล่านี้เพื่อจำลองการเรียนรู้ นี่ โดยเรียนรู้เรานัยว่าสำหรับการใช้งานและระดับของฟังก์ชันมีชุดของการสังเกตการค้นหาที่เกี่ยวข้องกับวิธีการตั้งค่าของฟังก์ชัน ใช้แนวคิดนี้เราต้องแสดงถึงฟังก์ชันต้นทุน C ซึ่งเป็นตัวชี้วัดของวิธีห่างไกลโซลูชันเฉพาะมาจากโซลูชั่นพิจารณาปัญหาของการหา f รุ่นที่ลดการทำงานต้นทุนC ¼ E½ðf ðxÞ þ yÞ 2 ð8Þ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

จัดการกับเหตุการณ์ข้อมูลนอกรีตทุกคนสามารถมีความรุนแรง
ผลกระทบต่อผลการค้นหา ขั้นตอนวิธีการจัดกลุ่มนี้เป็นระดับปานกลาง
อย่างรวดเร็วและผลตอบแทนดัชนีที่เรียบง่ายของจำนวนเต็มซึ่ง
ระบุการสังเกตแต่ละคลัสเตอร์ของแต่ละ.
ข้อเสียที่ใหญ่ที่สุดของ K-วิธีการจัดกลุ่มอัลกอริทึม
สั่งคลัสเตอร์สุ่มเอาท์พุท; แต่นี้
ข้อมูลสามารถเข้าถึงได้โดยทางอ้อมโดยดูที่
ระยะทางเฉลี่ยระหว่างกลุ่ม (ขึ้นอยู่กับที่ให้มา
ตัวชี้วัด) เช่นเดียวกับจำนวนของจุดในคลัสเตอร์.
K หมายถึงขั้นตอนวิธีการแบ่งจุด M ในมิติ N
เข้าไปในกลุ่ม K เพื่อให้ ภายในคลัสเตอร์ผลรวมของสี่เหลี่ยม
หาเรื่องนาที
Xk
i¼1
X
xj∈Si
jjxj-μijj2; ð6Þ
ที่μiเป็นค่าเฉลี่ยของคะแนนในศรีจะลดลง
[49,50] ที่นี่เราได้ใช้การดำเนินการของ kmeans
ขั้นตอนวิธีการที่ช่วยลดผลรวมกว่ากลุ่มทั้งหมด
ของผลรวมภายในกลุ่มของจุดหนึ่งไปยังคลัสเตอร์เซน
ระยะทาง เป็นเครื่องวัดระยะทาง (ลดพารามิเตอร์) ที่
ในข้อมูลของเราเราได้โดยปกติจะใช้ผลรวมของแน่นอน
แตกต่างกันเซนทรอยด์เป็นส่วนประกอบที่ชาญฉลาด
เฉลี่ยของคะแนนในคลัสเตอร์ที่กำหนด.
โครงข่ายประสาทเทียม
โครงข่ายประสาทเทียม (ANNs) เป็นทั้ง ครอบครัวของ
ขั้นตอนวิธีการถ่ายแบบมาจากระบบประสาทที่พบใน
อาณาจักรสัตว์ที่ใช้ในการประเมินฟังก์ชั่นที่ไม่รู้จัก
ที่อาจมีจำนวนมากของปัจจัยการผลิต ANNs มีความ
คล้ายคลึงกับระบบประสาททางชีวภาพในการที่พวกเขาดำเนินการ
ฟังก์ชั่นรวมและในแบบคู่ขนานโดยการคำนวณ
หน่วยเมื่อเทียบกับแต่ละหน่วยอย่างชัดเจน
งานที่ได้รับมอบหมาย ในความหมายทางคณิตศาสตร์การทำงานของเซลล์ประสาทของ
f (x) สามารถกำหนดเป็นส่วนผสมของฟังก์ชั่นอื่น ๆ
G (x) ที่มีปัจจัยถ่วง Wi ที่ g (x) เป็นที่ไม่ใช่เชิงเส้น
น้ำหนักรวมของ f (x)
F ðxÞ¼ K
? X
ฉัน
wigðxÞ
?
ð7Þ
นี่ K มักจะเรียกว่าเป็นฟังก์ชั่นการเปิดใช้งาน
ที่กำหนดเอาท์พุทโหนดตั้งอยู่บนพื้นฐานของปัจจัยการผลิต.
อะไรได้ดึงดูดผู้คนให้ ANNs ความเป็นไปได้
ของขั้นตอนวิธีเหล่านั้นเพื่อจำลองการเรียนรู้ โดยการเรียนรู้ที่นี่
เราหมายความว่าสำหรับงานที่เฉพาะเจาะจงและชั้นเรียนของฟังก์ชั่นที่
มีชุดของการสังเกตจะพบว่าที่เกี่ยวข้อง
การแก้ปัญหาของการตั้งค่าของฟังก์ชั่น การใช้ประโยชน์จากแนวคิดนี้
เราจะต้องบ่งบอกถึงฟังก์ชั่นค่าใช้จ่าย C ซึ่งเป็นตัวชี้วัดของ
วิธีห่างไกลการแก้ปัญหาโดยเฉพาะอย่างยิ่งจากทางออกที่ดีที่สุด.
พิจารณาปัญหาในการหา F รุ่นที่
ช่วยลดการทำงานของค่าใช้จ่าย
C ¼E½ðfðxÞÞ YTH 2 ð8Þ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

จัดการข้อมูลนอกรีตสามารถทั้งหมดมีเหตุการณ์รุนแรงผลกระทบต่อผลลัพธ์ นี้คือการจัดกลุ่มขั้นตอนวิธีปานกลางอย่างรวดเร็วและส่งกลับดัชนีของจำนวนเต็มที่เรียบง่ายระบุสังเกตแต่ละกลุ่มของตนข้อเสียที่ใหญ่ที่สุดของ k-means การจัดกลุ่มขั้นตอนวิธีสุ่มกลุ่มการสั่งซื้อบนออก อย่างไรก็ตามข้อมูลที่สามารถเข้าถึงได้โดยทางอ้อม โดยมองระยะห่างเฉลี่ยระหว่างกลุ่ม ( ตามมาเมตริก ) เช่นเดียวกับจำนวนของคะแนน ในกลุ่มk-means ขั้นตอนวิธีการแบ่ง M จุด n มิติใน K กลุ่มเพื่อให้ภายในกลุ่มผลรวมของสี่เหลี่ยมมินตันXKผม¼ 1xXJ ∈ศรีjjxj −μ ijj2 ; ð 6 Þซึ่งเป็นค่าเฉลี่ยของคะแนนในจังหวัดμ , ย่อ[ 49,50 ] ที่นี่ เราต้องใช้ในการดำเนินงานของ kmeansวิธีที่ช่วยลดผลรวมกว่าทุกกลุ่มของกลุ่มคลัสเตอร์ภายในผลรวมของจุดเซนทรอยด์ระยะทาง เป็นเครื่องวัดระยะทาง ( ค่าพารามิเตอร์ )ในแบบของเรา เรามักจะใช้ผลรวมของสัมบูรณ์แตกต่างกับแต่ละเซนทรอยด์เป็นส่วนประกอบ ปัญญามัธยฐานของคะแนนในการระบุกลุ่มโครงข่ายประสาทเทียมโครงข่ายประสาทเทียม ( แอนน์ ) มีทั้งครอบครัวของขั้นตอนวิธี , modeled หลังจากระบบประสาท พบในอาณาจักรสัตว์ , ใช้ในการประมาณค่าฟังก์ชันที่ไม่รู้จักที่อาจมีตัวเลขที่มีขนาดใหญ่มากของปัจจัยการผลิต แอนน์ คือคล้ายกับทางระบบประสาทที่พวกเขาแสดงหน้าที่โดยรวม และในแบบคู่ขนาน โดยการคำนวณหน่วย ซึ่งแต่ละหน่วยอย่างชัดเจนได้รับมอบหมายงาน ในทางคณิตศาสตร์ ฟังก์ชัน เซลล์ประสาท คือf ( x ) สามารถถูกกำหนดเป็นส่วนผสมของฟังก์ชันอื่น ๆg ( x ) ด้วยน้ำหนักปัจจัย WI ที่ g ( x ) เป็นเส้นผลรวมถ่วงน้ำหนักของ f ( x )F ð x Þ¼เคxฉันวิกð x Þð 7 Þนี่เค เรียกทั่วไปว่า การเปิดใช้งานฟังก์ชันที่กำหนดโหนดออกตามชุดของปัจจัยการผลิตสิ่งที่ดึงดูดผู้คนให้แอนน์ คือความเป็นไปได้ขั้นตอนวิธีที่จำลองการเรียนรู้ ที่นี่โดยการเรียนรู้เราหมายความว่า สำหรับงานที่เฉพาะเจาะจงและชั้นของฟังก์ชันมีชุดของสังเกตค้นหาที่เกี่ยวข้องโซลูชั่นของชุดของฟังก์ชัน จะใช้แนวคิดนี้เราต้องแสดงให้เห็นเป็นฟังก์ชันต้นทุน C ซึ่งเป็นวัดของไกลแค่ไหน โซลูชั่น โดยเฉพาะจากโซลูชั่นที่เหมาะสมที่สุดพิจารณาปัญหาของการค้นหาแบบที่ลดฟังก์ชันต้นทุน¼ C E F ½ðð x Þþ Y Þ 2 ð 8 Þ