KỸ THUẬT PHÂN CỤM DỮ LIỆU

ỨNG DỤNG PHÂN CỤM DỮ LIỆU TRONG PHÂN TÍCH, ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ ĐIỂM CỦA HỌC SINH
Bố cục luận văn gồm 3 chương:
Chương 1: Tìm hiểu tổng quan về khai phá dữ liệu và kỹ thuật
phân cụm dữ liệu trong KPDL.

Chương 2: Tìm hiểu một số thuật toán điển hình trong phân cụm
dữ liệu.

Chương 3: Ứng dụng thuật to[r]

bản lẻ xăng dầu. Để xác định được vị trí đặt các trạm bán lẻ xăng dầu cần2phải tuân theo các quy định của Bộ Công thương, nhất là các quy định về antoàn, phòng chống cháy nổ. Ngoài ra, cây xăng cũng phải đặt ở vị trí thuậnlợi cho việc kinh doanh đạt doanh số cao. Hoặc một bài toán khác cũng có ýnghĩ[r]

MỞ ĐẦU

Trong những năm gần đây, sự phát triển vượt bậc của công nghệ thông tin
đã làm tăng số lượng giao dịch thông tin trên Internet một cách đáng kể. Phương
thức sử dụng giấy tờ trong giao dịch đã dần được số hóa chuyển sang các dạng
văn bản lưu trữ trên máy tính hoặc truyền tải trên mạng.[r]

Thuật toán Phân cụm dữ liệu nửa giám sát

Thuật toán phân cụm dữ liệu phân cấp

nghiệp, vai trò của các thông tin định hướng điều khiển càng trở nên quan trọng. Từcác nghiên cứu về nhận dạng có thể đưa ra các định hướng cơ bản và điều này rất cầnthiết cho việc hoạch định ra con đường đúng đắn để phát triển trong bất kỳ lĩnh vựcnào.Nhận dạng có lịch sử lâu đời, trước những năm 1[r]

Sự phát triển của công nghệ thông tin và việc ứng dụng công nghệ thông tin trong nhiều lĩnh vực của đời sống, kinh tế xã hội trong nhiều năm qua cũng đồng nghĩa với lượng dữ liệu đã được các cơ quan thu thập và lưu trữ ngày một tích luỹ nhiều lên. Họ lưu trữ các dữ liệu này vì cho rằng trong nó ẩn c[r]

Với thuộc tính không phù hợp, các bộ giá trị không đầy đủ, bị thiếu giá trịtrong các miền thuộc tính… người ta sẽ coi sự thiếu vắng của các dữ liệu này làgiá trị ẩn, chưa biết và có thể được tiên đoán bằng một số phương pháp nào đó.Với những Quan hệ phức tạp giữa các thuộc tính trong CSDL đòi[r]

SO SÁNH MỘT SỐ THUẬT TOÁN PHÂN CỤM DỮ LIỆU

Chương 1: Tổng quan về phân cụm dữ liệu: chương này sẽ trình bày một cách
tổng quan các kiến thức về phân cụm dữ liệu.

Chương 2: Một số thuật toán phân cụm dữ liệu tiêu biểu: chương này sẽ đi sâu
vào tìm hiểu bốn thuật toán phân cụm dữ liệu KMeans, HC[r]

Mục đích nghiên cứu: Đối tượng nghiên cứu của luận văn nghiên cứu tập dữ liệu gen trong y học để giúp các nhà y sinh học tìm hiểu các đặc điểm tính chất của từng cụm gen. Việc phân cụm tập dữ liệu hàng chục ngàn gen thành các cụm gen chứa những gen có tính chất tương tự nhau giúp các nhà y sinh học[r]

Các phương pháp KPDL truyền thống đặc biệt là các kỹ thuật phân
cụm đã được áp dụng thành công và đem lại nhiều hiệu quả to lớn; tuy
nhiên đối với các CSDL có kích thước rất lớn thì độ phức tạp tính toán về
mặt thời gian lại tỏ ra là một trở ngại lớn, thậm chí là không khả thi. Để
giải quy[r]

Bài toán phân cụm thuộc lớp bài toán học không giám sát nằm trong lĩnhvực học máy (machine learning), đây là một trong những chủ đề cơ bản củaTrí tuệ nhân tạo. Mục đích chính của quá trình phân cụm là giúp cho ngườidùng hiểu được cấu trúc và phân bố của dữ liệu tro[r]

Luận văn nghiên cứu tổng quan về đặc tính công nghệ khai phá dữ liệu, các kỹ thuật khai phá dữ liệu (phân cụm, phân lớp..), các phần mềm thông dụng khai phá dữ liệu và giải pháp phân lớp dựa trên cây quyết định. Luận văn tập trung vào thuật toán tiêu biểu ứng dụng cho phạm vi phân tích dữ liệu là “M[r]

Báo cáo đồ án môn máy học Thuật toán phân cụm văn bản Kmeans này dựa trên độ đo khoảng cách của các đối tượng dữ liệu trong cụm. Trong thực tế, nó đo khoảng cách tới giá trị trung bình của các đối tượng dữ liệu trong cụm. Nó được xem như là trung tâm của cụm