三种不同之分类演算法

1、三種不同之分類演算法分類演算法Microsoft 貝氏機率分類演算法Microsoft 貝氏機率分類演算法是 Microsoft SQL Server Analysis Services 所提供用於預測模型的分類演算法。貝氏 (Naive Bayes) 這個名稱源自此演算法使用貝氏定理但卻沒有考量可能存在的相依性，因此其假設被視為Naive(亦即天真之意)。此演算法比其他 Microsoft 演算法更少計算，因此對於快速產生採礦模型來探索輸入資料行和可預測資料行之間的關聯性很有用。您可以使用此演算法來執行資料的初始瀏覽，然後您可以套用其結果，以其他更多計算和更精確的演算法來建立其他採礦模型範例

2、做為一項正在進行的促銷策略，Adventure Works Cycle 公司的行銷部門決定郵寄廣告傳單來鎖定目標潛在客戶。為了減少成本，他們想要將廣告傳單只寄給那些有可能回應的客戶。公司會將有關人口統計資料和舊郵件的回應等資訊儲存在資料庫中。他們想要使用此資料來瞭解人口統計資料 (例如年齡和地點) 如何協助預測促銷的回應，藉由將潛在客戶與具有類似特性而且過去曾向公司購買產品的客戶做比較。尤其，他們想要看看那些有購買腳踏車和沒有購買腳踏車的客戶之間的差異。使用 Microsoft 貝氏機率分類演算法，行銷部門可以快速預測特定客戶設定檔的結果，因此可以判斷哪些客戶最有可能對廣告傳單做出回應。使用

3、Business Intelligence Development Studio 中的 Microsoft 貝氏機率分類檢視器，他們還可以利用視覺化方式來調查哪些輸入資料行促成廣告傳單的正面回應。運用FPGA元件建置DSP演算法電腦視覺是人工智慧的一個分支，也就是讓運算裝置具備人類視覺的功能。在這個原則下，就許多應用而言，最重要的前置處理作業就是特徵追蹤（feature tracking），其中包括動作結構、影像記錄，及攝影機動作補償。特徵擷取階段相當重要，因為這個步驟耗費大量的運算資源。數位影像壓縮是影像處理的一個分支，其中運用到各種幾何空間轉換的技術。壓縮影像是各種影像分析應用，及一些電腦

4、視覺普遍應用的重要階段，而電腦視覺應用包括視覺合成（view synthesis）、影像格化（image mosaicing），及影片穩定等。在本文中，我們將介紹運用FPGA來建置這些演算法。特徵擷取原理在許多電腦視覺的運算中，我們注意的焦點是找出重要的特徵點或者更準確的說，是找出重要的角落（corners）。這些特徵點的重要性在於當我們量測攝影機中一連串畫面中特徵點間的變化時，我們能回復環境中的結構與畫面上動作的影像資訊。圖1顯示從攝影機擷取的影像中一連串的特徵點。角落點通常會顯示兩個方向（x與y）漸層值的明顯變化。這些座標點是重要的依據，可作為在比對與追蹤一連串影像時的基準點，影像中輪廓邊

5、緣的座標點可與第二格影像輪廓上任何數量的其他座標點進行比對分類差價率計演算法類差價率計演算法又稱分組差價率計演算法、分櫃組差價率計演算法是根據企業的各類(組)商品存銷比例，平均分攤進銷差價的一種方法。是指按企業各類商品或各營業櫃組的銷售及庫存比例計算的差價率。在這種計算方式下，“庫存商品”、“商品進銷差價”、“商品銷售收入”、“受托代銷商品”等賬戶均應按商品大類（櫃組）設置明細賬。 計算方法與綜合差價率計演算法基本相同，只是計算的範圍已縮小，各類(組)的差價率計算出來以後加以彙總，即形成企業全部商品的進銷差價。 採用分類（櫃組）差價率計演算法確定商品的銷售成本，其計算結果能夠較準確地反映實際情

6、況，在實際工作中應重點應用此種方法。 編輯分類差價率計演算法的計算公式 分類差價率=某類(櫃組)商品月末"商品進銷差價"科目餘額(分攤前)/(其類(櫃組)商月末"庫存商品"科目餘額+某類(櫃組)商品月末"受托代銷商品"科目餘額+某類(櫃組)商品本月"商品銷售收入"科目貸方發生額) 混合式螞蟻最佳分群演算法本研究主要是結合ACO (Ant Colony Optimization)演算法和禁忌搜尋法(Tabu Search，TS)，發展出新的資料分群演算法，我們將之命名為HACOC(Hybrid Ant Colony

7、Optimization for Clustering)。當求解資料分群問題時，如果群組數變大以及資料點變多，ACO資料分群演算法的求解效率變差。原因是螞蟻在求解的過程中，所需嘗試的解也相對變多，導致螞蟻沒有辦法在演算法演化的早期儘快地將費洛蒙留在不錯的解上，導致求解的品質及收斂速度受到影響。所以我們將ACO演算法在每一回合螞蟻找出來的最佳解後，加入禁忌搜尋法進行區域搜索，以找尋更佳的解。利用螞蟻演算法全域搜索求解的特性，結合禁忌搜尋法區域搜索求解的特性，可以有效改善ACO演算法求解的品質及收斂速度。本演算法已經開發成系統，針對五個資料分群問題進行實驗，結果顯示HACOC確實能夠有效改善ACO資料分群的績效。我們也將HACOC與其他分群方法進行比較，例如傳統的k-means及Tabu Search等，發現HACOC分群能力優於其他方法。應用布林運算快速分群化交易項目分群分析(clustering)是資料探勘技術最常使用的方法之一，當物件被分群化之後，便可對各群組所突顯的特徵進行更進一步的分析。目前最常使用的分群演算法(如PAM或k-means等)都是計算物件與群組中心點之距離(Euclidean distance)做為分群歸屬的依據。本篇論文針對交易資料庫(tra