臺灣博碩士論文加值系統

分類演算法可以經由訓練集合之學習而預測新資料之分類。大多數之分類演算法適用於名目式之屬性。但在實際生活之應用中，數值資料是非常普遍的，當訓練集合中之所有屬性為數值時，統計方法常為考慮之使用技巧。本論文中，首先我們利用統計學中之因素分析瞭解屬性間之依存關係。然後採用函數分解之理念以簡化問題。最後，我們提出如何找出函數中間值之方法，即ER演算法。利用這些步驟，可提供一完整之數值分類演算法。實驗驗証此演算法具有滿意之預測結果。

A classification algorithm can predict the class of new instances based on the training data. Many classification algorithms work most naturally with nominal attributes. However, numerical data are very common in real-life applications. When all the attributes are numerical in the training data, statistics methods are natural techniques to consider. In this research, we first apply the technique of factor analysis in statistics to find the interdependence among the attributes. We then adopt the idea of the function decomposition to simplify the problem. Finally, we propose an approach, which we call ER algorithm, to find the immediate function values of the training data. The entire work of these processes provides a classification algorithm for numerical datasets. Experiments show that the performance of prediction is satisfied.

摘要………………………………………i
目錄(表)…………… ………… … …… iii
目錄(圖)………………… … …… …… vi
第一章、緒論............................1
第二章、背景知識 ...................……...................3
第三章、因素分析法...................…...................11
第四章、ER演算法................................…...........19
第五章、實驗數據......................................…....26
第六章、結論及未來工作...................…........….38
附錄：資料庫簡介………………………………40
參考文獻…………………………………………51

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