مقایسه روش svm با شبکه عصبی در دسته بندی داده ها

/مقایسه روش svm با شبکه عصبی در دسته بندی داده ها

مقایسه روش svm با شبکه عصبی در دسته بندی داده ها

فرایند طبقه­بندی در واقع نوعی یادگیری با ناظر می­باشد که در طی دو مرحله انجام می­گردد. در مرحله اول مجموعه­ای از داده­ها که در آن هر داده شامل تعدادی خصوصیت دارای مقدار و یک خصوصیت بنام خصوصیت کلاس می­باشد، برای ایجاد یک مدل داده بکار می­روند که این مدل داده در واقع توصیف کننده مفهوم و خصوصیات مجموعه داده­هایی است که این مدل از روی آنها ایجاد شده است. مرحله دوم فرآیند طبقه­بندی اعمال یا بکارگیری مدل داده ایجاد شده بر روی داده­هایی است که شامل تمام خصوصیات داده­هایی که برای ایجاد مدل داده بکار گرفته­ شده­اند، می­باشد، بجز خصوصیت کلاس این مقادیر که هدف از عمل طبقه­بندی نیز تخمین مقدار این خصوصیت می­باشد.

الگوریتم­ها و روشهای مختلفی برای طبقه­بندی تاکنون پیشنهاد شده­اند که برای مثال می­توان از روشهای طبقه­بندی با استفاده از درخت تصمیم، طبقه­بندی بیزین، SVM ، طبقه­بندی با استفاده از شبکه­های عصبی، طبقه­بندی مبتنی بر قواعد و … نام برد.

در مسائل classification هدف شناسایی ویژگیهایی است که گروهی را که هر مورد به آن تعلق دارد را نشان دهند. از این الگو می توان هم برای فهم داده های موجود و هم پیش بینی نحوه رفتار مواد جدید استفاده کرد. ادامه در گزارش کار…..

 

 

۱۳۹۵-۱-۵ ۱۲:۱۷:۲۴ +۰۴:۳۰فروردین ۵ام, ۱۳۹۵|Categories: دسته‌بندی نشده|بدون ديدگاه

ثبت ديدگاه

پرداخت

1-پرداخت آنلاین
برای پرداخت آنلاین از لینک زیر استفاده کنید
پرداخت آنلاین
2- پرداخت آفلاین
برای پرداخت آفلاین مبلغ مورد نظر را به یکی از شماره کارت
6037997245888723بانک ملی