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國立中央大學 資訊管理學系 蔡志豐所指導 鍾家蓉的 深度學習演算法於遺漏值填補之研究 （2020），提出classification clust關鍵因素是什麼，來自於資料探勘、深度學習、資料離散化、遺漏值、資料前處理。
而第二篇論文國立臺灣大學 資訊工程學研究所 洪士灝所指導 劉政岳的 協同設計人工智慧及高效能計算系統 （2018），提出因為有 效能分析工具、效能模型、人工智慧、高效能計算、深度軟體堆疊、人工智慧及高效能計算協同設計的重點而找出了 classification clust的解答。
除了classification clust，大家也想知道這些：
深度學習演算法於遺漏值填補之研究
為了解決classification clust 的問題，作者鍾家蓉 這樣論述：
隨著資訊科技快速的發展，人們能快速的收集到各式各樣且大量的資料，而電腦運算能力的效能提升，也使得資料探勘 (Data Mining) 的技術日趨成熟。但在收集資料的過程，難免會遇到資料遺漏 (Data Missing) 的情況，若沒有將這些資料經過適當的前處理，這些不完整的資料往往會導致資料探勘的效能不佳，進而造成準確度的降低。近年來有傳統的統計補值法與機器學習補值法，但現有的文獻中並無探討深度學習對於遺漏值填補效用。再者，資料離散化 (Data Discretization) 能降低離群值對預測結果的干擾，提高模型的穩定性，但是現有文獻並無探討面對資料遺漏時，執行資料離散化與遺漏值填補的順
序性對於資料預測之正確率影響之相關研究。因此本論文欲探討與分析各種補值法在不同模型下的表現，以及搭配離散化的技術，探討資料離散化與遺漏值填補的順序性，對於模型預測正確率之影響。本研究提出以深度學習演算法的深度類神經網路 (Deep MultiLayer Perceptron, DMLP) 與深度信念網路 (Deep Belief Network, DBN) 用於建置遺漏值填補的模型並與現有的統計分析與機器學習補值模型進行比較，此外本研究也加入了最小描述長度原則 (Minimum Description Length Principle, MDLP) 與卡方分箱法 (ChiMerge, ChiM
) 這兩種離散化技術去搭配前述提到的深度學習補值模型進行實驗，最後利用 SVM 分類正確率作為衡量補值方法的成效。根據實驗結果可以觀察出在面對不同類型的資料時深度學習補值法的表現都較為優異，尤其在數值型與混合型資料集，DMLP與DBN分別勝過Baseline 14.70% 與15.88% 以及8.71% 與7.96%，可以發現不完整的資料集經過遺漏值填補能增加其正確率。而針對數值型資料加入離散化後，可以發現搭配MDLP不管是先離散化後補值，還是先補值後離散化，相較下都優於其他搭配組合，其中，先使用MDLP離散化後使用DMLP補值以及先用MDLP離散化後使用DBN補值的分類正確率小贏過單純使用深
度學習補值的DMLP 0.74% 與0.52% 且勝過Baseline中使用ChiM的結果2.94% 與2.72%，可以發現離散化技術與深度學習演算法的搭配會影響其正確率。
協同設計人工智慧及高效能計算系統
為了解決classification clust 的問題，作者劉政岳 這樣論述：
人工智慧 (Artificial Intelligence, AI) 以及深度學習已經在許多應用領域獲得到了成功的應用，不論是圖像識別到智慧農業再到金融科技，人工智慧都很可能在這些專業領域中成為其重要的發展趨勢。在實踐上，人工智慧應用程式的普及性可能會遭受到因高計算複雜度和大量數據傳輸等效能問題所阻礙。高效能計算技術 (High-performance Computing, HPC)可用於通過最先進的硬體和軟體技術來緩解此類問題。通過HPC系統的軟體和硬體的協同設計，可以優化深度學習應用程序的效能。實際上，完整的AI應用程序可能包含除深度學習模型之外的任務。因此，經常看到高效能計算系統上運行
的人工智慧程序的相關軟體堆疊通常由一組函式庫組成，這些函式庫使各種任務能夠協同工作以處理多層系統組件。要充份發揮人工智慧-高效能計算協同設計 (AI-HPC Co-design)的優化效果，不僅需要了解人工智慧應用程序的功能和高效能計算系統的特性，還需要使用上述複雜的軟體堆疊。因此，我們不可避免地面臨人工智慧-高效能計算協同設計的兩個主要問題：巨量效能數據處理 (Big Performance Data) 和巨大配置空間探索 (Big Configuration Space)。在本論文中，我們提出了兩種方法並構建工具來解決這兩個挑戰：SOFA (Swarm-oriented Function
Call Analysis) 有助於收集和分析巨量效能數據，APOML (Automatic Performance Optimization for Machine Learning) 可幫助用戶調整巨大配置空間中的系統配置和軟體可調參數。SOFA/APOML簡要地介紹如下：(1) SOFA人工智慧-高效能計算系統深層軟體堆疊的剖析框架。通過集成多個現有的效能工具來分析深度學習系統，SOFA能夠提供目標系統的全面視圖。特別的是，SOFA可以通過檢查易於觀察的「函式群」來有效地發現隱藏的瓶頸，函式群是一組由於調用/被調用者關係、相同軟體模塊關係、進程/線程同步而形成的函數調用跟踪、資源訪問和系
統調用等。SOFA還可以探索功能群之間的關係或功能群與特定係統資源使用之間的關係。(2)APOML是我們設計的一個自動效能優化平台，可以利用SOFA的效能報告自動探索應用程序效能與HPC硬體/軟體配置之間的關聯。結合SOFA和APOML，我們實現了先進的人工智慧-高效能計算協同設計和研究工作。在我們的實驗中，APOML自動建議適當的硬體互連架構和軟體堆疊以致加速範圍從1.2倍到2.8倍。本論文做出了以下貢獻：(1) 提出一種新的深度軟體堆疊效能分析方法，用於理解基於時間模式(迭代執行)和空間模式(函數調用地址)的程序行為； (2) 實現人工智慧-高效能計算協同設計自動優化平台，用於效能分析和效
能預測，然後匯總所需的軟體/硬體資源以實現效能優化；(3) 應用SOFA/APOML至各種實際案例以進行人工智慧應用程式的優化，例如充份運用現代互連架構效能並探索分佈式訓練任務的潛在加速可能性。最後，這些工作被證明能夠促進軟體堆疊發展，從而促進人工智慧-高效能計算協同設計和創新。