• 真实世界的数据挖掘的专家，他们依赖于Microsoft Office Excel为他们的工作流程可能需要一个工具，该工具将使他们能够执行群集分析关于他们的数据。 NeuroXL Clusterizer是一个有用的增加，是为了使用Excel，用于部署一个神经网络的模式用于分析聚集在电子表格数据。 它将提供用户识别模式和clusterize的数据选择性。

    添加功能，直接部署的过程，不需要配置或特别设置的步骤。 一旦安装完毕，它将可以使用项下的加载标签的用户安装Microsoft Excel。

    当打开它的主要菜单，其中一个将能迎接一个直观的三项卡阵列，将允许人们为执行所选择的单元格范围的聚会可以部署。 用户也可以选择数群集和定义的神经网络的参数。

    那些需要深入分析他们的电子表格记录的分布可以受益于从功能的这一添加。 具有与其集群算法基于松散的体系结构上的神经网络存在于人类的大脑，它允许一定义某些参数，将控制输出的集群。

    人们可以选择一个初始的学习率，半径、体重或甚至是时代，所有这一切都可以结合其预定的功能：阈值，双曲切，零基础的登乙状结肠或日志-乙状结肠. 然而，尽管其容易处理，新建议用户参考文件，以便充分理解其功能。

    对于那些需要一个有效的工具，用于执行模式识别任务在他们的数据，这Excel加可能是一个明智的选择。 它将允许他们选择的定义细胞的范围内，确定具体的神经网络参数的控制输出的集群或保存其设置进一步使用。 然而，这种程序将需要高级知识的群集和数据分配和缺乏经验的用户都被建议参考文件。

  • वास्तविक दुनिया डेटा खनन विशेषज्ञों पर भरोसा करते हैं जो Microsoft Office Excel के लिए अपने कार्यप्रवाह की आवश्यकता सकता है एक उपकरण है कि उन्हें सक्षम होगा प्रदर्शन करने के लिए क्लस्टर विश्लेषण पर अपने डेटा. NeuroXL Clusterizer एक उपयोगी add-में बनाया गया था कि आदेश में करने के लिए इस्तेमाल किया जा सकता एक्सेल के साथ, वितरित करने के लिए एक तंत्रिका नेटवर्क के पैटर्न का विश्लेषण करने के लिए clustering स्प्रेडशीट में डेटा. यह होगा के साथ उपयोगकर्ताओं को प्रदान करने के लिए साधन के पैटर्न की पहचान और clusterize डेटा चुनिंदा.

    ऐड-इन सुविधाओं एक सरल तैनाती प्रक्रिया है कि कोई विन्यास की आवश्यकता है या विशेष सेटअप कदम है । एक बार स्थापित है, यह उपलब्ध हो जाएगा के तहत उपयोग के लिए ऐड-इन्स टैब के उपयोगकर्ताओं' की स्थापना Microsoft Excel में ।

    खोलने के लिए जब अपने मुख्य मेनू में, एक बधाई हो जाएगा के साथ एक सहज ज्ञान युक्त तीन टैब सरणी की अनुमति देगा कि प्रदर्शन करने के लिए लोगों के चयन के लिए सेल रेंज जहां clustering तैनात किया जाएगा. उपयोगकर्ताओं को भी कर सकते हैं की संख्या का चयन करें समूहों को परिभाषित करने और तंत्रिका नेटवर्क के मापदंडों.

    उन की आवश्यकता होती है जो एक में गहराई से विश्लेषण के लिए अपने स्प्रेडशीट रिकॉर्ड वितरण से फायदा हो सकता है इस की सुविधाओं में जोड़ें. अपने क्लस्टरिंग एल्गोरिथ्म पर शिथिल आधारित वास्तुकला के तंत्रिका नेटवर्क में मौजूद मानव दिमाग के साथ, यह अनुमति देता है एक परिभाषित करने के लिए कुछ मापदंडों पर नियंत्रण होगा कि उत्पादन समूहों.

    लोगों का चयन कर सकते हैं एक प्रारंभिक सीखने की दर, त्रिज्या, वजन या यहां तक कि युगों, जो सभी के लिए जोड़ा जा सकता है के कई के साथ अपने पूर्वनिर्धारित फ़ंक्शंस: सीमा, अतिशयोक्तिपूर्ण स्पर्शरेखा, शून्य आधारित लॉग-अवग्रह या लॉग-अवग्रह. फिर भी, के बावजूद इसकी आसान हैंडलिंग, नौसिखिया उपयोगकर्ताओं के लिए सलाह दी जाती है का उल्लेख करने के लिए प्रलेखन के लिए, क्रम में करने के लिए पूरी तरह से अपनी सुविधाओं को समझते हैं.

    जो उन लोगों के लिए की आवश्यकता के लिए एक कुशल उपकरण के प्रदर्शन पैटर्न मान्यता कार्यों में अपने डेटा, इस Excel ऐड-इन हो सकता है एक बुद्धिमान पसंद है । यह उन्हें अनुमति देगा का चयन करने के लिए कस्टम सेल सीमाओं, को परिभाषित विशिष्ट तंत्रिका नेटवर्क के मापदंडों को नियंत्रित करने के लिए उत्पादन समूहों या बचाने के लिए अपनी सेटिंग्स के लिए आगे का उपयोग करें. हालांकि, इस ऐड-इन की आवश्यकता होगी के उन्नत ज्ञान क्लस्टरिंग और डेटा वितरण और अनुभवहीन उपयोगकर्ताओं की सलाह दी रहे हैं करने के लिए दस्तावेज़ देखें ।

  • Real-world data mining experts who rely on Microsoft Office Excel for their workflow could require a tool that would enable them to perform cluster analysis on their data. NeuroXL Clusterizer is a useful add-in that was created in order to be used with Excel, for deploying a neural network pattern for analyzing clustering in spreadsheets data. It will provide users with the means to identify patterns and clusterize the data selectively.

    The add-in features a straightforward deployment process that requires no configuration or special setup steps. Once installed, it will be available for use under the Add-ins tab of users’ installation of Microsoft Excel.

    When opening its main menu, one will be greeted with an intuitive three-tab array that will allow people to perform the selection for the cell range where the clustering will be deployed. Users can also select the number of clusters and define neural network parameters.

    Those who require an in-depth analysis of their spreadsheet records distribution could benefit from the features of this add-in. Having its clustering algorithm based loosely on the architecture of the neural networks present in human brains, it allows one to define certain parameters that will control the output clusters.

    People can select an initial learning rate, radius, weight or even epochs, all of which can be combined with several of its predefined functions: threshold, hyperbolic tangent, zero-based log-sigmoid or log-sigmoid. Nevertheless, in spite of its easy handling, novice users are advised to refer to the documentation, in order to fully understand its features.

    For those who require an efficient tool for performing pattern recognition tasks in their data, this Excel add-in could be a wise choice. It will allow them to select custom cell ranges, define specific neural network parameters to control the output clusters or save their settings for further use. However, this add-in will require advanced knowledge of clustering and data distribution and inexperienced users are advised to refer to the documentation.