NeuroXL Clusterizer 4.0.6
Bạn sẽ có thể tải xuống trong 5 giây.
Về NeuroXL Clusterizer
NeuroXL Clusterizer là một mạng thần kinh add-in cho Microsoft Excel. NeuroXL Clusterizer là một add-in cho Excel được thiết kế để hỗ trợ các chuyên gia trong lĩnh vực khai thác dữ liệu trong thế giới thực và các nhiệm vụ nhận dạng mẫu. Nó che giấu sự phức tạp tiềm ẩn của các quá trình mạng thần kinh trong khi cung cấp đồ thị và thống kê cho người dùng để dễ dàng hiểu kết quả. NeuroXL Clusterizer chỉ sử dụng các thuật toán và kỹ thuật đã được chứng minh và tích hợp liền mạch với Microsoft Excel. Mạng nơ-ron là một công nghệ đã được chứng minh, được sử dụng rộng rãi để giải quyết các vấn đề phân cụm phức tạp. Được mô hình hóa lỏng lẻo sau bộ não con người, các mạng thần kinh được kết nối với nhau của các bộ xử lý độc lập, bằng cách thay đổi kết nối của chúng (được gọi là đào tạo), tìm hiểu giải pháp cho một vấn đề. Phần mềm NeuroXL Clusterizer thực hiện các mạng nơ-ron tự tổ chức, thực hiện phân loại bằng cách tìm hiểu các xu hướng và mối quan hệ trong dữ liệu của bạn. NeuroXL Clusterizer là một giải pháp mạnh mẽ, dễ sử dụng và giá cả phải chăng để phân tích cụm tiên tiến của dữ liệu đơn giản và phức tạp. Bằng cách khai thác những tiến bộ mới nhất trong trí tuệ nhân tạo và công nghệ mạng thần kinh, nó cung cấp các phân loại chính xác và nhanh chóng. Được thiết kế như một tiện ích bổ sung cho Microsoft Excel, nó rất dễ dàng để tìm hiểu và sử dụng và không yêu cầu nhập khẩu hoặc xuất khẩu dữ liệu. Năm chức năng truyền có sẵn để lựa chọn: Ngưỡng, tiếp tuyến Hyperbolic, Zero dựa trên log-sigmoid, Log-sigmoid và lưỡng cực sigmoid. Hơn nữa, có thể lưu mạng được đào tạo và sau đó tải nó khi cần thiết. NeuroXL Clusterizer có thể được áp dụng để giải quyết vấn đề trong nhiều ngành công nghiệp và các ngành, bao gồm tài chính, kinh doanh, y học, và khoa học nghiên cứu. Khả năng của NeuroXL Clusterizer để xử lý nhiều, biến thường liên quan đến nhau làm cho nó áp dụng rộng rãi cho phân tích cụm dữ liệu thị trường. Ví dụ: nhà giao dịch có thể muốn nhóm cổ phiếu dưới dạng mua, giữ hoặc bán dựa trên dữ liệu lịch sử.