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第八組-Kmean 分群法的原理與應用

Kmean介紹

Kmean 分群法 英文稱:K-means Clustering, 中文上又稱:K-平均演算法。※Clustering(聚類、分群)

※ Kmean 分群法屬於非監督式學習。分群就是對所有數據進行分組,將相似的數據歸類在一起。每一筆數據都能有一個分組,每一組稱作為群集 (Cluster)。

分群大多依照數據間的距離作運算


成員介紹

 

指導教授: 念家興

Email: chnien@pu.edu.tw

 
 

財工系財工四: 李振綸

Email: s1050687@pu.edu.tw

 
 

財工系財工四: 蔡沛成

Email: s1052266@pu.edu.tw

 
 

財工系財工四: 吳冠緯

Email: s1052272@pu.edu.tw

 
 

財工系財工四: 孫浚瑋

Email: s1052266@pu.edu.tw

 
 

財工系財工四: 蘇彥彰

Email: s1052272@pu.edu.tw

 


研究架構

透過政府開放平台收集台中景點的經緯度,
並換算成座標點得到資料。
透過這些資料使用Kmean演算法計算景點
之間的相對距離規劃台中一日遊的行程。



研究成果


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