ΔΙΑΧΩΡΙΣΤΙΚΗ ΟΜΑΔΟΠΟΙΗΣΗ Εισαγωγή

Slides:



Advertisements
Παρόμοιες παρουσιάσεις
Κεφάλαιο Τμηματικός προγραμματισμός
Advertisements

Παράδειγμα 2: Υπολογισμός αθροίσματος με επαναληπτική εντολή: για...από...μέχρι... με βήμα Να βρεθεί και να εκτυπωθεί το άθροισμα των άρτιων αριθμών από.
Υποθέτοντας ότι ο τελεστής ^ δεν είναι διαθέσιμος στην Γλώσσα Προγραμματισμού, να γραφτεί αλγόριθμος που να υπολογίζει την παράσταση xν, όπου xR, νZ.
Να περιγράψετε τους 2 τρόπους οργάνωσης Ιστοσελίδων
Πιθανοκρατικοί Αλγόριθμοι
ΥΠΟΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΑ ΤΜΗΜΑΤΙΚΟΣ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΙΣΜΟΣ
Αλγόριθμος Tonelli-Shanks
Παράδειγμα 2: Υπολογισμός μέγιστου μισθού Σε μια εταιρία εργάζονται 200 υπάλληλοι και είναι γνωστός ο μισθός του καθενός. Να χρησιμοποιηθεί η δομή του.
Διάλεξη 16: Πρόβλημα Συμφωνίας ΕΠΛ 432: Κατανεμημένοι Αλγόριθμοι.
Βρόχος με συνθήκη εισόδου στη C, οδηγούμενος από μετρητή: for
ΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΑ ΝΕΥΡΩΝΙΚΑ ΔΙΚΤΥΑ
Εφαρμογή της Θεωρίας Βέλτιστης Παύσης στον έλεγχο συνέπειας (consistency) σε WWW Caching Servers Δημήτριος Λορέντζος ΠΛΣ Διπλωματική Εργασία Επιβλέπων:
Παράδειγμα 14: Υπολογισμός αριθμού μαθητών Σε ένα Λύκειο υπάρχουν οκτώ τμήματα.Το πρώτο τμήμα έχει 24 μαθητές, το δεύτερο 18, το τρίτο 20, το τέταρτο 22,
Μικροσυστοιχίες και ανάλυση δεδομένων
Πώς βρίσκουμε το πλήθοςτων επαναλήψεων μιας Δομής Επανάληψης με βήμα διάφορο του 1
ΒΕΣ 06: Προσαρμοστικά Συστήματα στις Τηλεπικοινωνίες © 2007 Nicolas Tsapatsoulis Προσαρμοστικοί Αλγόριθμοι Υλοποίησης Βέλτιστων Ψηφιακών Φίλτρων: Ο αλγόριθμος.
Διαδικασία ανάπτυξης Προσδιορισμός απαιτήσεων
ΚΕΦΑΛΑΙΟ 3 ΒΑΣΙΚΕΣ ΕΝΝΟΙΕΣ ΤΩΝ Γ.Σ.Π.. ΟΡΙΣΜΟΙ Ένα σύστημα για τακτικό και συνηθισμένο τρόπο επεξεργασίας δεδομένων και για απάντηση προκαθορισμένων και.
Αναγνώριση Προτύπων.
Παράδειγμα 1:Υπολογισμός αθροίσματος αριθμών με επαναληπτική εντολή : για...από...μέχρι(for ..to) Να βρεθεί και να εκτυπωθεί το άθροισμα των 100 ακεραίων.
Παράδειγμα 2 :Υπολογισμός γεωμετρικών μεγεθών
ΒΕΣ 06: Προσαρμοστικά Συστήματα στις Τηλεπικοινωνίες © 2007 Nicolas Tsapatsoulis Προσαρμοστικοί Αλγόριθμοι Υλοποίησης Βέλτιστων Ψηφιακών Φίλτρων: Παραλλαγές.
Ασκήσεις.
1 Ολυμπιάδα Πληροφορικής Μάθημα 7. 2 Στόχοι μαθήματος Δημιουργία συναρτήσεων από το χρήστη Δομή προγράμματος με συναρτήσεις Συναρτήσεις και παράμετροι.
ΒΡΟΧΟΙ ΜΑΘΗΜΑ 5. ΒΡΟΧΟΙΒΡΟΧΟΙ Ο Βρόχος (loop) αποτελείται από προτάσεις επανάληψης. Οι προτάσεις επανάληψης είναι οι προτάσεις που επαναλαμβάνουν ένα.
Παράδειγμα 2:Υπολογισμός μέγιστης και ελάχιστης θερμοκρασίας Αλγόριθμος Ελάχιστη_Μέγιστη !Αρχή αλγορίθμου.
Διάλεξη 9η: Εφαρμογή της μεθόδου Simplex στο γραμμικό προγραμματισμό κατά τη μεγιστοποίηση Μέθοδος Simplex 1.Όταν υπάρχουν μέχρι πέντε κλάδοι παραγωγής.
Μηχανές Turing και Υπολογισιμότητα
Μερικές Διαφορικές Εξισώσεις ΙΙ
ΒΕΣ 06: Προσαρμοστικά Συστήματα στις Τηλεπικοινωνίες © 2007 Nicolas Tsapatsoulis Προσαρμοστικοί Αλγόριθμοι Υλοποίησης Βέλτιστων Ψηφιακών Φίλτρων: Ο αναδρομικός.
Δουλεύει για όλους τους αριθμούς! Η δεύτερη ΓΡΑΨΕ δεν θα εκτελεστεί ποτέ!
Ο αλγόριθμος Bellman-Ford (επανεξετάζεται)
Εξόρυξη Δεδομένων και Αλγόριθμοι Μάθησης. K-means k-windows k-means: 2 φάσεις 1. Μια διαμέριση των στοιχείων σε k clusters 2. Η ποιότητα της διαμέρισης.
Το Scratch και ο σχεδιασμός γεωμετρικών σχημάτων
«Συμπίεση με απώλειες, χωρίς απώλειες και βέλτιστη κατανομή τριγώνων σε σκηνές 3δ πλεγμάτων» «Συμπίεση με απώλειες, χωρίς απώλειες και βέλτιστη κατανομή.
Διδακτική της Πληροφορικής ΗΥ302 Εργασία :Παρουσίαση σχολικού βιβλίου Γ’ Λυκείου Τεχνολογικής Κατεύθυνσης «Ανάπτυξη εφαρμογών σε προγραμματιστικό περιβάλλον»
Συσταδοποίηση Δεδομένων
Kεφάλαιο 4 ΑΛΓΟΡΙΘΜΟΙ-ΒΑΣΙΚΕΣ ΕΝΝΟΙΕΣ (αναλυτική προσέγγιση)
Επανάληψη.
ΒΑΣΙΚΕΣ ΕΝΝΟΙΕΣ ΑΛΓΟΡΙΘΜΩΝ
Τι είναι η Επιχειρησιακή Έρευνα
Αλγόριθμοι και Συστήματα για 3-Δ Γραφικά Random Terrain Generation Γεωργία Καστίδου.
WEIGHTED CLUSTERING ΠΡΟΗΓΜΕΝΗ ΤΕΧΝΗΤΗ ΝΟΗΜΟΣΥΝΗ Μιχάλης Χριστόπουλος Μ Proceedings of the Twenty-Sixth AAAI Conference on Artificial Intelligence.
Δομές Δεδομένων 1 Θέματα Απόδοσης. Δομές Δεδομένων 2 Οργανώνοντας τα Δεδομένα  Η επιλογή της δομής δεδομένων και του αλγορίθμου επηρεάζουν το χρόνο εκτέλεσης.
Θεώρημα Διαγνωσιμότητας
Συσταδοποίηση Ι Οι διαφάνειες στηρίζονται στο P.-N. Tan, M.Steinbach, V. Kumar, «Introduction to Data Mining», Addison Wesley, 2006.
Σχεδιασμός των Μεταφορών Ενότητα #6: Μοντέλα κατανομής μετακινήσεων – Distribution models. Δρ. Ναθαναήλ Ευτυχία Πολυτεχνική Σχολή Τμήμα Πολιτικών Μηχανικών.
ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΠΑΤΡΩΝ ΤΜΗΜΑ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ Η/Υ ΚΑΙ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ Παραδείγματα BP.
ΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΙΣ ΕΥΡΕΤΙΚΕΣ ΜΕΘΟΔΟΥΣ Άπληστη Αναζήτηση και Αναζήτηση Α* ΣΠΥΡΟΣ ΛΥΚΟΘΑΝΑΣΗΣ, ΚΑΘΗΓΗΤΗΣ.
ΟΜΑΔΕΣ Δημιουργία Ομάδων
ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΠΑΤΡΩΝ ΤΜΗΜΑ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ Η/Υ ΚΑΙ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ
Αρχεσ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΙΣΜΟΥ Η/Υ ΤΑξη Β΄
Ψηφιακή Σχεδίαση Εργαστήριο Τετάρτη 9/12/2015.
Σχεδιασμός των Μεταφορών
ΑΝΑΠΤΥΞΗ ΕΦΑΡΜΟΓΩΝ ΣΕ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΙΣΤΙΚΟ ΠΕΡΙΒΑΛΛΟΝ
Ταξινόμηση Πολυφασματικών Εικόνων
ΑΝΑΛΥΣΗ ΧΩΡΙΚΩΝ ΠΡΟΤΥΠΩΝ
Κεφάλαιο 7: Διαδικτύωση-Internet Μάθημα 7.9: Δρομολόγηση
ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΕΚΠΑΙΔΕΥΤΙΚΟ ΙΔΡΥΜΑ ΣΕΡΡΩΝ ΣΧΟΛΗ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΩΝ ΕΦΑΡΜΟΓΩΝ ΤΜΗΜΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ ΚΑΙ ΕΠΙΚΟΙΝΩΝΙΩΝ ΠΤΥΧΙΑΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ Ανάπτυξη εκπαιδευτικής εφαρμογής.
Στοιχεία Δομημένου Προγραμματισμού
Βασικές έννοιες αλγορίθμων
Μεταπτυχιακή Διπλωματική Εργασία του Ταλαγκόζη Χρήστου
Β.ΕΠΑΛ-Γενικής Παιδείας  ΜΑΘΗΜΑ: Εισαγωγή στης αρχές Επιστήμης των Η/Υ  ΚΕΦΑΛΑΙΟ 4: Γλώσσες Αναπαράστασης Αλγορίθμων  ΕΝΟΤΗΤΑ 4.2: Δομή Ακολουθίας 
Φοιτητής: Γκούλης Ευάγγελος ΑΕΜ: 3342
Μη Γραμμικός Προγραμματισμός
Ιεραρχική σχεδίαση Καθορίζονται οι βασικές λειτουργίες σε ανώτερο επίπεδο και στη συνέχεια γίνεται διάσπαση σε όλο και μικρότερες λειτουργίες μέχρι το.
ΤΜΗΜΑ ΙΑΤΡΙΚΩΝ ΕΡΓΑΣΤΗΡΙΩΝ
Διάταξη τίτλου Υπότιτλος.
Μη Γραμμικός Προγραμματισμός
ΔΙΑΤΑΞΗ ΤΙΤΛΟΥ Υπότιτλος.
Μεταγράφημα παρουσίασης:

ΔΙΑΧΩΡΙΣΤΙΚΗ ΟΜΑΔΟΠΟΙΗΣΗ Εισαγωγή ΔΙΑΧΩΡΙΣΤΙΚΗ ΟΜΑΔΟΠΟΙΗΣΗ Εισαγωγή Τεχνικές διαχωριστικής ομαδοποίησης: Ν πρότυπα  k ομάδες Ν>>k Συνήθως k καθορίζεται από χρήστη Διαχωριστικές τεχνικές: επιτρέπουν πρότυπα να μετακινούνται από ομάδα σε ομάδα (ιεραρχικές τεχνικές όχι) Αρχικός κακός διαχωρισμός μπορεί να διορθωθεί. Διαχωρισμός πραγματοποιείται με μεγιστοποίηση ή ελαχιστοποίηση συνάρτησης κριτηρίων. Τετραγωνικό σφάλμα πολύ δημοφιλές Αλγόριθμος Forgy K-means Isodata

ΔΙΑΧΩΡΙΣΤΙΚΗ ΟΜΑΔΟΠΟΙΗΣΗ Αλγόριθμος Forgy Απλός Είσοδοι: Ν πρότυπα, k ομάδες, k αντιπροσωπευτικά πρότυπα (τυχαία ή προκαθορισμένα) Ψευδοκώδικας

ΔΙΑΧΩΡΙΣΤΙΚΗ ΟΜΑΔΟΠΟΙΗΣΗ Αλγόριθμος Forgy Παράδειγμα 1o Βήμα: 2 ομάδες, k=2 Αντιπροσωπευτικά πρότυπα (τυχαία): [4,4] [8,4] 2ο Βήμα: Υπολογισμός πλησιέστερης ομάδας για κάθε πρότυπο.

ΔΙΑΧΩΡΙΣΤΙΚΗ ΟΜΑΔΟΠΟΙΗΣΗ Αλγόριθμος Forgy 3ο Βήμα: Υπολογισμός νέων αντιπροσωπευτικών προτύπων Α’ ομάδα: [4,4] B’ ομάδα: [17.75,7] Υπάρχει αλλαγή στην καταχώρηση των προτύπων, επιστροφή στο 2ο Βήμα. Δεύτερη επανάληψη του αλγορίθμου 2ο Βήμα: Υπολογισμός πλησιέστερης ομάδας για κάθε πρότυπο.

ΔΙΑΧΩΡΙΣΤΙΚΗ ΟΜΑΔΟΠΟΙΗΣΗ Αλγόριθμος Forgy 3ο Βήμα: Υπολογισμός νέων αντιπροσωπευτικών προτύπων Α’ ομάδα: [6,4] B’ ομάδα: [21,8] Υπάρχει αλλαγή στην καταχώρηση των προτύπων, επιστροφή στο 2ο Βήμα. Τρίτη επανάληψη του αλγορίθμου 2ο Βήμα: Υπολογισμός πλησιέστερης ομάδας για κάθε πρότυπο. Δεν υπάρχει αλλαγή στην καταχώρηση των προτύπων, ο αλγόριθμος τερματίζεται.

ΔΙΑΧΩΡΙΣΤΙΚΗ ΟΜΑΔΟΠΟΙΗΣΗ Αλγόριθμος Forgy