فایل ورد کامل دسته بندی با سطح اطلاعات پارتیشن جانبی

توجه : به همراه فایل word این محصول فایل پاورپوینت (PowerPoint) و اسلاید های آن به صورت هدیه ارائه خواهد شد

این مقاله، ترجمه شده یک مقاله مرجع و معتبر انگلیسی می باشد که به صورت بسیار عالی توسط متخصصین این رشته ترجمه شده است و به صورت فایل ورد (microsoft word) ارائه می گردد

متن داخلی مقاله بسیار عالی، پر محتوا و قابل درک می باشد و شما از استفاده ی آن بسیار لذت خواهید برد. ما عالی بودن این مقاله را تضمین می کنیم

فایل ورد این مقاله بسیار خوب تایپ شده و قابل کپی و ویرایش می باشد و تنظیمات آن نیز به صورت عالی انجام شده است؛ به همراه فایل ورد این مقاله یک فایل پاور پوینت نیز به شما ارئه خواهد شد که دارای یک قالب بسیار زیبا و تنظیمات نمایشی متعدد می باشد

توجه : در صورت مشاهده بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل می باشد و در فایل اصلی فایل ورد کامل دسته بندی با سطح اطلاعات پارتیشن جانبی،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

تعداد صفحات این فایل: ۲۴ صفحه

VI. نتیجه گیری
در این مقاله، ما یک روش برای خوشه بندی با اطلاعات جانبی سطح پارتیشن ارائه کرده ایم. بجز محدودیت های دو به دویی، اطلاعات سطح جانبی پارتیشن مطابق با برچسب زنی انسان با موارد دیگر به عنوان مرجع است. بر این اساس، ما تا آنجا که ممکن است مسئله را از طریق انجام خوشه بندی و ساختار با اطلاعات جانبی تدوین و فرموله می کنیم . سپس ما به طور هم ارز آن را به خوشه بندی K متوسط انتقال می دهیم که می تواند با یک راندمان بالا حل شود. آزمایش های گسترده اثربخشی و بهره وری روش ما را در مقایسه با دو الگوریتم صنعتی دیگر نشان می دهد. علاوه بر این، روش ما زمانی که به سمت اطلاعات جانبی پر سر و صدا می آید دارای نیرومندی بالا است.

عنوان انگلیسی:Clustering with Partition Level Side Information~~en~~

VI. CONCLUSION

In this paper, we propose a method for clustering with partition level side information. Different from pairwise constraints, partition level side information accords with the labeling from human being with other instances as references. Based on this, we formulate the problem via conducting clustering and making the structure agree as much as possible with side information. Then we equivalently transfer it into K-means clustering, which can be solved with high efficiency. Extensive experiments demonstrate the effectiveness and efficiency of our methods compared to two state-of-the-art algorithms. Besides, our method has high robustness when it comes to noisy side information.

$$en!!