การจำแนกประเภทข้อมูลแบบไม่ควบคุมโดยใช้สมการ ISODATA
เป็นการจำแนกประเภทข้อมูลที่มีลักษณะคล้ายกับแบบ K Means โดยเฉพาะการรวมกลุ่มข้อมูล (Combining), การตัดแบ่งข้อมูล (Splitting) รวมทั้งการยกเลิก (Discarding) กลุ่มข้อมูลขนาดเล็ก โดยมีการกำหนดปัจจัยกำหนด (Parameters) เพิ่มเติมจากจำนวนประเภทข้อมูล, จำนวนรอบสูงสุดของการคำนวณซ้ำ ดังนี้
Minimum Standard Deviation เป็นเงื่อนไขที่ใช้ในการตัดแบ่งกลุ่มข้อมูลขนาดใหญ่ออกจากกันหากมีค่าส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานมากกว่าค่าที่กำหนด
Minimum Distance to Combine เป็นเงื่อนไขที่ใช้ในการรวมกลุ่ม 2 กลุ่มเข้าด้วยกัน หากค่าระยะทาง
ระหว่างศูนย์กลางกลุ่มข้อมูล (Class Center) น้อยกว่าค่า Threshold Distance ที่กำหนด 2 จุด
Minimum Cluster Cells เป็นจำนวนจุดภาพที่น้อยที่สุดสำหรับการสร้างกลุ่มข้อมูลประเภท
หนึ่ง ดังนั้นกลุ่มข้อมูลใดๆ ที่มีจำนวนจุดภาพน้อยกว่าค่าที่กำหนด จะถูกสลายกลุ่ม (Discarding) ไปรวมกับกลุ่มข้อมูลที่มีขนาดใหญ่กว่า
Minimum Distance for Chaining เป็นค่าที่ใช้ในการกำหนดตำแหน่งของศูนย์กลางกลุ่มข้อมูลเริ่มต้น
(Initial Class center) ซึ่งจะช่วยกำหนดค่าระยะทางต่ำสุดระหว่าง ค่าเฉลี่ยของกลุ่มข้อมูล 2 กลุ่มออกจากการทำงานจำแนกประเภทข้อมูล
สมัครสมาชิก:
ส่งความคิดเห็น (Atom)
ไม่มีความคิดเห็น:
แสดงความคิดเห็น