Lesson "Machine Vision" Chapter 6 - Image Segmentation, compiled including the following main contents: Fundamentals; Point, Line, and Edge Detection; Thresholding; Image Segmentation Using Deep Learning.

Bài thuyết trình Ứng dụng khai thác dữ liệu (Data Mining and Application): Hierarchical Clustering tập trung trình bày các phương pháp phân cụm phân cấp trong khai phá dữ liệu. Nội dung bao gồm phân cụm kết tụ (agglomerative), phân cụm phân chia (divisive), đo lường độ tương đồng, thuật toán BIRCH và phương pháp phân cụm phân cấp xác suất. Đây là phương pháp quan trọng giúp khám phá cấu trúc phân cấp tự nhiên trong dữ liệu. Mời các bạn cùng tham khảo để biết thêm chi tiết!

The structural and density heterogeneity of the liquid 3Al2O3.2SiO2 (l-3Al2O3.2SiO2) system was studied using Molecular Dynamics (MD) and Monte Carlo (MC) simulations. The results showed that the structural phase transition occurred at an oxygen packing factor of approximately 0.58.

Bài giảng "Máy học nâng cao: Clustering" cung cấp cho người đọc các nội dung: Giới thiệu chung về clustering, phân loại clustering, thuật toán Kmeans, hierarchical clustering, density based clustering, bài tập. Mời các bạn cùng tham khảo nội dung chi tiết.

This article presents a semisupervised fuzzy c-means clustering algorithm based on the collaborative clustering model (CSFCM) on distributed systems applied to the problem of land cover classification from remote sensing data.

In recent years, landslides are taking place very seriously, and tend to increase in both scope and scale, threatening people's lives and properties. Therefore, timely detection of landslide areas is extremely important to minimize damage. In this paper, an improved algorithm for partitioning data with reliability problems using multiple fuzzifiers named as TSSFC is introduced.

This paper introduces a new clustering technique based on granular computing. In tradional clustering algorithms, the integration of the high shaping capability of the existing datasets becomes fussy which in turn results in inferior functioning.

Lecture "Applied data science: Clustering" includes content: Exemplary technique - K-means clustering; Exemplary technique - Hierarchical clustering; Practical issues in clustering; Case study;... We invite you to consult!

Bài giảng Khai phá dữ liệu (Data mining): Clustering, chương này trình bày những nội dung về: giới thiệu Clustering; phân loại; thuật toán Kmeans; hierarchical clustering; density-based clustering; bài tập;... Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài giảng!

Market failure, inconsistency and fluctuation have been some of the challenges facing small-medium scale farmers (SMFs) in Fiji. Past records show that major government and privately driven marketing projects have failed to achieve long-term sustainability. This thesis takes into account these shortcomings and proposes an alternative framework based on the ideology of clustering, which has been shown to be successful in other countries.

Objectives: The main objective of the dissertation is to research and develop fuzzy clustering techniques on remote sensing image data in order to improve accuracy and improve clustering quality of clustering algorithms.

The dissertation has four chapters: Chapter 1 - Background Materials; Chapter 2 - Analysis of an Algorithm in Indefinite Quadratic Programming; Chapter 3 - Qualitative Properties of the Minimum Sum-of-Squares Clustering Problem; Chapter 4 - Some Incremental Algorithms for the Clustering Problem.

Bài viết nghiên cứu phân khúc cụm khách hàng thông qua phương pháp phân cụm K-Means (K-Means clustering methods) của một cơ sở kinh doanh. Nghiên cứu được thực hiện trên 272 khách hàng với các đặc điểm về độ tuổi, thu nhập và điểm chi tiêu. Kết quả nghiên cứu đã chia thành 2 cụm khách hàng mục tiêu, hứa hẹn sẽ giúp việc chăm sóc, tiếp thị khách hàng hiệu quả hơn; giúp đơn vị kinh doanh có những chiến lược marketing phù hợp giảm chi phí và tăng hiệu quả.

To improve the clustering task on high dimensional data sets, the distance based k-means algorithm is proposed. The proposed algorithm is tested using eighteen sets of normal and non-normal multivariate simulation data under various combinations.

Bài giảng "Máy học nâng cao: Clustering" cung cấp cho người học các kiến thức: Giới thiệu - clustering, phân loại, thuật toán kmeans, hierarchical clustering, density based clustering. Cuối bài giảng có phần bài tập để người học ôn tập và củng cố kiến thức.

Focusing on multi-document personal name disambiguation, this paper develops an agglomerative clustering approach to resolving this problem. We start from an analysis of pointwise mutual information between feature and the ambiguous name, which brings about a novel weight computing method for feature in clustering. Then a trade-off measure between within-cluster compactness and among-cluster separation is proposed for stopping clustering. After that, we apply a labeling method to find representative feature for each cluster. ...

Sentence Clustering is often used as a first step in Multi-Document Summarization (MDS) to find redundant information. All the same there is no gold standard available. This paper describes the creation of a gold standard for sentence clustering from DUC document sets. The procedure of building the gold standard and the guidelines which were given to six human judges are described. The most widely used and promising evaluation measures are presented and discussed. regenerated from all/some sentences in a cluster (Barzilay and McKeown, 2005). ...

Trong thời đại bùng nổ của công nghệ thông tin hiện nay, mạng máy tính đóng vai trò ngày càng quan trọng hơn trong hoạt động của các doanh nghiệp, tổ chức cũng như các cơ quan nhà nước. Thậm chí ở một số đơn vị, chẳng hạn như các công ty hàng không hoặc các ngân hàng lớn, mạng máy tính có thể ví như hệ thần kinh điều khiển hoạt động của toàn doanh nghiệp. Sự ngừng hoạt động của mạng máy tính trong những cơ quan này có thể làm tê liệt các hoạt động chính của...

The Protein Data Bank contains the description of approximately 27 000 protein–ligand binding sites. Most of the ligands at these sites are biologi-cally active small molecules, affecting the biological function of the protein. The classification of their binding sites may lead to relevant results in drug discovery and design.

MicroRNAs (miRNAs) have been proven to play important roles at the post-transcriptional level in animals and plants. To investigate clustering patterns and specific sequence characteristics in the flanking regions of plant miRNA genes, we performed genome-wide analyses ofArabidopsis thaliana, Populus trichocarpa, Oryza sativaand Sorghum bicolor.