題目: 自動決定在一組資料集合中，分成幾個群組(group)或類別(class)為最佳。

組員: 張秤嘉(mr854323, Jones) 杜家玫(mr854331, Mei)

可能之策略:

a. 先考慮只有兩個特徵(feature)的資料，因為此類資料容易視覺化，方便觀察實驗結果。

b. 至於如何決定類別(class)的數目，目前有兩種嘗試的方向。

i. 比較直覺的方法:

在每筆資料上，放置一個二維的高斯函數(2D Gaussian Function)，使其形成三維的資料型態。然後 自動 取一個適當的平滑化方法，使其濾掉不重要的極高點(local maximum)，而剩下重要的極高點即是想要的類別數目。

ii. 利用目標函數(objective function)的方法:

自己定義一個目標函數，而給定的參數至少需有 1) 類別數目 2) 個類別之代表點。然後使此函數在最佳的類別個數時有最大值或最小值。最後，便可採用其他的最佳化方法來取得解答。

發展平台: 個人電腦 + Matlab

工作分配:

Survey: Jones and Mei

Programming leader: Jones

Generate data set: Mei

WWW and Homepage: Mei

Presention speaker: deciding...

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