اجرای روش اتسو (Otsu) به کمک نرم افزار متلب (Matlab)

در بینایی ماشین و پردازش تصویر روش اتسو برای آستانه یابی تصویر مبتنی بر کلاسترینگ یا تبدیل تصویر با سطوح خاکستری به باینری مورد استفاده قرار میگیرد. این آستانه به نحوی تعیین میشود که واریانس بین کلاسی حداقل شود. برنامه متلب این روش را میتوانید در ادامه دریافت نمایید.

پایان نامه بررسی الگوریتم های خوشه بندی جریان های داده متنی

چکیده

 در تاریخ در حال توسعه اینترنت، اطلاعات متنی نقش فوق العاده مهمی را بازی می کند. امروزه هنوز هم اطلاعات متنی اساسی ترین و فرم اصلی اطلاعات در اینترنت هستند. بنابراین تقاضای نظارت، مدیریت اطلاعات متنی و استفاده از آن به عنوان منابع با ارزش زیاد، به سرعت در حال افزایش یافتن است. امروزه تجزیه و تحلیل جریان متن دارای اهمیت فراوان است و کاربردهای مختلف از جمله فیلترینگ گروههای خبری، تشخیص و ردیابی موضوع، جریان آهسته متن، شبکه- های حسگر، سازماندهی اسناد و شناسایی کاربر دارد. خوشه بندی یکی از مهم ترین روش های تجزیه و تحلیل جریان متن است. مسئله خوشه بندی جریان متن نسبت به خوشه بندی جریانهای عددی در آغاز راه است و به تازگی مورد توجه محققان بیشتری قرار گرفته است. در این پایان نامه به بررسی الگوریتم های ارائه شده برای خوشه بندی جریانهای داده متنی پرداخته و سیر پیشرفت این الگوریتم ها در راستای افزایش کارایی و بهبود کیفیت خوشه بندی متون بررسی شده است.

تعریف داده کاوی

در متون اکادمیک تعاریف گوناگونی برای داده کاوی ارائه شده اند . در برخی از این تعاریف داده کاوی در حد ابزاری که کاربران را قادر به ارتباط مستقیم با حجم عظیم داده ها می سازد معرفی گردیده است و در برخی دیگر ، تعاریف دقیقتر که درانها به کاوش در داده ها توجه می شود موجود است . برخی از این تعاریف عبارتند از

داده کاوی استخراج اطلاعات مفهومی، ناشناخته و به صورت بالقوه مفید ازپایگاه داده می-باشد.

‍‍اصطلاح داده کاوی به فرایند نیم خودکار تجزیه و تحلیل پایگاه داده های بزرگ به منظور یافتن الگوهای مفید اطلاق می شود.داده کاوی یعنی جستجو در پایگاه داده ها برای یافتن الگوهایی میان داده هاداده کاوی یعنی استخراج دانش کلان ، قابل استناد و جدید از پایگاه داده ها ی بزرگداده کاوی یعنی تجزیه و تحلیل مجموعه داده های قابل مشاهده برای یافتن روابط مطمئن بین داده ها

داده کاوی علم استخراج اطلاعات مفید از پایگاه های داده یا مجموعه دادهای می باشد

تعداد صفحات 93 word

فصل اول. 1

1- 1 مقدمه. 2

1-2 تعریف داده کاوی.. 3

1-3 کاربردهای داده کاوی.. 4

1-4 مراحل داده کاوی.. 5

1- 5 تکنیکها و روشهای داده کاوی.. 6

1-6 مقدمه‌ای بر خوشه‌بندی.. 7

1-7 کلاستر چیست؟. 10

1-8 انواع کلاسترها 10

1-9 خوشه‌بندی در مقابل طبقه‌‌بندی.. 10

1-10 یادگیری با نظارت در مقابل یادگیری بدون‌نظارت.. 11

1-11 کاربردها 12

1-12 مسائل درگیر با روش‌های خوشه‌بندی موجود 13

1-13 خوشه‌بندی در مقابل چندی‌سازی برداری.. 13

1-14 ویژگی های الگوریتم های خوشه بندی.. 14

1-15 روش‌های خوشه‌بندی.. 14

1-15-1 خوشه‌بندی انحصاری و خوشه‌بندی با هم‌پوشی. 15

1-15-1-1 خوشه بندی فازی.. 15

1-15-2 خوشه‌بندی سلسله مراتبی و خوشه‌بندی مسطح. 16

1-15-3 روشهای خوشه‌بندی سلسله مراتبی. 17

1-15-3-1 خوشه‌بندی با روش Single-Link. 18

1-15-3-2 خوشه‌بندی با روش Complete-Link. 19

1-15-3-3 خوشه‌بندی با روش Average-Link. 20

1-15-3-4 خوشه‌بندی با روش Group Average Link. 21

1-15-3-5 خوشه‌بندی با روش Median Distance. 22

1-15-3-6 خوشه‌بندی با روش Ward. 23

1-15-3-7 الگوریتم خوشه‌بندی پایین به بالای عمومی. 23

1-15-4 روش خوشه‌بندی K-Means (C-Means یا C-Centeriod) 24

1-15-4-1 مشکلات روش خوشه‌بندی K-Means. 26

1-15-5 الگوریتم خوشه‌بندی LBG.. 26

1-15-6 خوشه‌بندی بر اساس چگالی. 28

1-16 خوشه بندی متن. 34

1-16-1 الگوریتم خوشه بندی Bi-Section-K Means. 35

1-16-2 خوشه بندی مستندات متنی به کمک انتولوژی.. 36

1-16-3 کامپایل کردن دانش پس زمینه درون متن. 37

1-16-4 استراتژی های استفاده از کلمه در مقابل مفهوم 38

1-17 خوشه بندی جریانهای داده 38

1-17-1 الگوریتم های خوشه بندی جریان داده 39

1-17-2  مقایسه الگوریتم های خوشه بندی جریان داده 42

1-18 جریان داده متنی. 43

فصل دوم 45

( بررسی الگوریتم های خوشه بندی جریان های داده متنی) 45

2-1 مقدمه. 46

2-1-1TF-ICF. 47

2-2-2 الگوریتم STREAMING OSKM.. 49

2-2-2-1 K-means کروی انلاین. 49

2-2-2-2 پیاده سازی کارامد oskm.. 50

2-2-2-3 خوشه بندی مقیاس پذیر. 51

2-2-2-4STREAMING OSKM.. 53

2-2-2-5 ارزیابی و مقایسه. 53

2-2-3 الگوریتم OCTS. 53

2-2-3-1 تعاریف اولیه. 54

2-2-3-3 الگوریتم خوشه بندی انلاین OCTS. 59

2-2-3-4 الگوریتم OCTS. 62

2-2-4 ویژگی های Bursty. 66

2-2-4-1 ارائه ویژگی bursty. 69

تعریف6  ویژگی bursty. 69

2-2-5 الگوریتم خوشه بندی جریان متن بر اساس انتخاب ویژگی انطباقی. 71

2- طراحی پردازش جریان. 73

1 معایب الگوریتم TSC-AFS. 76

2-3 معیارهای ارزیابی کیفیت خوشه بندی.. 76

فصل سوم : جمع بندی و پیشنهادات.. 78

فهرست منابع. 85

شکل1-2:a) در طبقه‌بندی با استفاده  یک سری اطلاعات اولیه داده‌ها به دسته‌های معلومی نسبت داده‌ می‌شوند.b) در خوشه‌بندی داده‌ها با توجه به الگوریتم انتخاب شده به خوشه‌هایی نسبت داده‌ می‌شوند 15

شکل 1-3  مجموعه داده پروانه ای.. 20

شکل 1-4 : شمایی از روشهای خوشه‌بندی بالا به پایین و روشهای پایین به بالا. 22

شکل1-5 : شباهت بین دو خوشه در روش.. 23

شکل 1-6: شباهت بین دو خوشه در روش Complete-Linkبرابر است با بیشترین فاصلة بین داده‌های دو خوشه. 24

شکل 1-7 : شباهت بین دو خوشه در روش Average-Linkبرابر است با میانگین فاصلة بین داده‌های دو خوشه  25

شکل1-8 :  شباهت بین دو خوشه در روش Group Average Linkبرابر است با فاصله بین میانگین نقاط دو خوشه  26

شکل (2-1) تفاوت بین خوشه بندی جریان های متنی و سنتی. 51

شکل 2-2 ایجاد مدلVSMایستا از داده خام 72

شکل 2-3 شمایی از ارائه ویژگی bursty. 73

شکل 2-4 الگوریتم TSC-AFS. 79

مقاله در مورد یکپارچه سازی هارد دیسک

لینک پرداخت و دانلود *پایین مطلب*

فرمت فایل:Word (قابل ویرایش و آماده پرینت)

تعداد صفحه:6

 فهرست مطالب

defragmenter

یکپارچه سازی (Defragment)

اجراى برنامه در ویندوز 98و Me:

اجراى برنامه در ویندوز XP:

defragmenter

برنامهای در سیستم عامل ویندوز که وظیفه یکپارچه سازی هارد دیسک را بر عهده دارد.

یکپارچه سازی (Defragment)

دستوری است در سیستم عامل مایکروسافت جهت حل مشکل پراکندگی.با اعمال این دستور  Cluster های پراکندهء فایلها در کنار هم بصورت یکپارچه در می آیند.

نکته : قبل از اجرای دستور فوق باید   Scan Disk اجرا شود.

 Lost Cluster: کلاسترهائی که متعلق به هیچ فایلی نیستند.این کلاسترها در شرایطی از قبیل قطع شدن جریان برق و یا هنگ کردن کامپیوتر بدلیل تعدد اجرای برنامه های مختلف بوجود می آیند.

 Cross Link Cluster: کلاستری که متعلق به بیش از یک فایل باشد.

دستور یکپارچه سازی زمان بر است و بهتر است در زمان اجرای آن برنامه های دیگر در حال اجرا نباشند.

Disk Defragmetion وابسته به FAT است و به هنگام اجرای آن وجود فضاهای خالی روی سطح دیسک الزامی است.

زمان های هارددیسک:برای دستیابی به اطلاعات روی دیسک سخت باید زمانهایی پشت سر گذاشته شود که این زمانها عبارتند از:

- زمان استوانه جویی یا پیگرد (Seek Time)

مدت زمانی که طول میکشد تا Head به روی سیلندر موردنظر برسد.کمترین زمان استوانه جوئی صفر است.

بدترین حالت زمانی است که اطلاعات ما روی درونی ترین  Track  و هد روی بیرونی ترین   Track باشد و بلعکس.