4 PHÂN CỤM DỮ LIỆU MỜ

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]

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]

Thuật toán phân cụm dữ liệu phân cấp

LỜI CẢM ƠN
Sau một thời gian học tập, nghiên cứu và triển khai đề tài: “Tính toán mờ trong mạng Kohonen và ứng dụng phân cụm dữ liệu”, đến nay tôi đã hoàn thành đề tài nghiên cứu của mình.
Tôi xin bày tỏ tấm lòng biết ơn sâu sắc nhất tới thầy giáo Thạc sỹ Nguyễn Duy Hiếu người thầy đã trực tiếp hướ[r]

Thuật toán Phân cụm dữ liệu nửa giám sát

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]

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]

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]

nhiều hiệu quả và thành công lớn đối với khoa học cũng như các hoạt động thựctế khác, trong đó có lĩnh vực khai phá dữ liệu là một lĩnh vực mang lại hiệu quảthiết thực cho con người. Khai phá dữ liệu đã giúp chúng ta thu được những trithức hữu ích từ cơ sở dữ liệu hay từ các kho[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]

bằng hỗn hợp phân phối xác suất cơ bản.1.7 Ứng dụng của thuật toán phân cụmPhân cụm dữ liệu được ứng dụng vào rất nhiều lĩnh vực như thương mại,sinh học, phân tích dữ liệu không gian, lập quy hoạch đô thị, nghiên cứu tráiđất, địa lý, Web…Ứng dụng của thuật toán phân