... phân đoạn ảnh, nhận dạng 23 1.6 Kết luận chƣơng 24 CHƢƠNGCÁCTHUẬTTOÁNPHÂNCỤM 25 2. 1 Thuậttoán K-means 25 2.2Thuậttoán CHAMELEON 29 2. 3 Thuậttoán ... quan phâncụmliệu 1.3 .2 Các yêu cầu kỹ thuậtphâncụmliệu 1.3.3 Các kiểu liệuphâncụmliệu 1.3.4 Độ đo phâncụmliệu 11 1.3.5 Các kỹ thuật tiếp cận với toánphâncụm ... tổng quan khai phá liệu sâu tìm hiểu phâncụm liệu, kỹ thuậtphâncụm số ứng dụng phâncụmliệuChƣơngCácthuật tốn phâncụm liệu: Trình bày thuật tốn điển hình phâncụmliệu là: K-Means, Chameleon,...
... 4: Cácthuật tốn phâncụm theo thứ bậc Chương mô tả dạng thuậttoánphâncụmthuậttoánphâncụm theo thứ bậc Cụ thể tìm hiểu hai loại thuật tốn là: Cácthuật tốn phâncụm tích tụ thuậttoánphân ... trình thuật tốn ISODATA……………………………… 78 Hình3: Kết phâncụmthuậttoán K-Means với số phâncụm nhập 4…… 82 Hình4: Kết phâncụmthuậttoán K-Means với số phâncụm nhập 2 … 83 Hình5: Kết phâncụmthuật ... 15 2. 2.3 Độ đo gần gũi điểm tập 22 2. 2.4 Độ đo gần gũi hai tập 25 Chương 26 Cácthuậttoánphâncụm 26 3.1 Giới thiệu 26 3 .2 Các...
... trường Web Các lớp tài liệu trợ giúp cho việc khám phá tri thức từ liệu, … 14 CHƢƠNG 2: PHÂNCỤMDỮLIỆUPHÂN HOẠCH 2. 1 Giới thiệu: Có nhiều kỹ thuậtphâncụmliệu khác Việc lựa chọn phương pháp tuỳ ... 1.3 Kiểu liệu độ đo tương tự sử dụng toánphâncụmliệu 1.4 Khái niệm tương tự phi tương tự 10 1.5 Ứng dụng phâncụmliệu 14 CHƢƠNG 2: PHÂNCỤMDỮLIỆUPHÂN HOẠCH 15 2. 1 Giới ... sâu vào tìm hiểu thuậttoánphâncụmliệuphân hoạch điển hình: K-MEANS, PAM Chƣơng 3: Cài đặt thực nghiệm: Để khẳng định cho khả hiệu thuậttoánphâncụmliệuphân hoạch, em lựa chọn cài đặt thuật...
... như :phân cụmliệuphân hoạch, phâncụmliệuphân cấp, phâncụm dựa mật độ, …Tuy nhiên kĩ thuật hướng tới hai mục tiêu chung chất lượng cụm khám phá tốc độ thực thuật tốn Trong đó, kĩ thuậtphâncụmliệu ... trường Web Các lớp tài liệu trợ giúp cho việc khám phá tri thức từ liệu, … 14 CHƢƠNG 2: PHÂNCỤMDỮLIỆUPHÂN HOẠCH 2. 1 Giới thiệu: Có nhiều kỹ thuậtphâncụmliệu khác Việc lựa chọn phương pháp tuỳ ... 1.3 Kiểu liệu độ đo tương tự sử dụng toánphâncụmliệu 1.4 Khái niệm tương tự phi tương tự 10 1.5 Ứng dụng phâncụmliệu 14 CHƢƠNG 2: PHÂNCỤMDỮLIỆUPHÂN HOẠCH 15 2. 1 Giới...
... Chương PHÂNCỤMDỮLIỆUVÀCÁCTHUẬTTOÁN TRONG .15 PHÂNCỤMDỮLIỆU 15 2. 1 Giới thiệu .15 2.2Các ứng dụng phâncụm 16 2. 3 Các yêu cầu thuậttoánphâncụmliệu ... bày cách tổng quan khai phá tri thức khai phá liệu 15 Chương PHÂNCỤMDỮLIỆUVÀCÁCTHUẬTTOÁN TRONG PHÂNCỤMDỮLIỆU2. 1 Giới thiệu Phâncụm trình nhóm điểm liệu sở liệu thành cụm cho điểm liệu ... phá liệu; qui trình khai phá tri thức, khai phá liệu; … Chương 2: Phâncụm kỹ thuậtphâncụm Trong chương trình bày tổng quan phâncụm liệu, số phương phápphâncụmliệuliệu phổ biến phâncụm phân...
... Chương 2: THUẬT TỐN ID3 MƠ TẢ CHUNG THUẬTTOÁN ID3 VÀ BÀI TOÁN GV: PGS TS Đỗ Văn Nhơn 12 HVTH: Huỳnh Tuấn Anh Nghiên cứu cài đặt thuậttoánphân lớp liệu với Maple 1.1 Thuậttoán ID3 Thuậttoán ... đặt thuậttoánphân lớp liệu với Maple Chương 3: THUẬTTOÁN CANDIDATE ELIMINATION GV: PGS TS Đỗ Văn Nhơn 32 HVTH: Huỳnh Tuấn Anh Nghiên cứu cài đặt thuật tốn phân lớp liệu với Maple MƠ TẢ THUẬT ... cứu cài đặt thuậttoánphân lớp liệu với Maple - Hiển thị định - Phân lớp cho New Instance mới: GV: PGS TS Đỗ Văn Nhơn 27 HVTH: Huỳnh Tuấn Anh Nghiên cứu cài đặt thuậttoánphân lớp liệu với Maple...
... đặt thuậttoánphân lớp liệu với Maple Chương 2: THUẬT TỐN ID3 MƠ TẢ CHUNG THUẬT TỐN ID3 VÀ BÀI TỐN 1.1 .Thuật tốn ID3 Thuật tốn học quy nạp (inductive learning algorithm) định ID3 thuậttoán ... QUẢ CHƯƠNG TRÌNH Chương 2: THUẬTTOÁN ID3 11 MÔ TẢ CHUNG THUẬTTOÁN ID3 VÀ BÀI TOÁN 11 THUẬTTOÁN ID3 VÀ CƠ SỞ LÝ THUYẾT 12 CÀI ĐẶT CHƯƠNG TRÌNH ... cứu cài đặt thuậttoánphân lớp liệu với Maple - Hiển thị định - Phân lớp cho New Instance mới: GV: PGS TS Đỗ Văn Nhơn 27 HVTH: Huỳnh Tuấn Anh Nghiên cứu cài đặt thuậttoánphân lớp liệu với Maple...
... 22 2. 1.1 Khái niệm phâncụmliệu trừ 22 2. 1 .2 Thuậttoánphâncụmliệu trừ 23 2. 1 .2. 1 Thuậttoánphâncụmliệu trừ (SC - Subtractive Clustering) .23 2. 1 .2. 2Thuậttoánphâncụm ... niệm phâncụmliệu 1.1 .2 Mục tiêu phâncụmliệu 1 .2 Các yêu cầu phâncụmliệu 1.3 Các ứng dụng phâncụmliệu 1.4 Các kỹ thuật tiếp cận số thuậttoánphâncụmliệu ... 1.5.5 Thuậttoán EM 19 Số hóa Trung tâm Học liệu / ii CHƢƠNGPHƢƠNGPHÁP TỐI ƢU HĨA CÁC THƠNG SỐ HỆ MỜ SỬ DỤNG PHÂNCỤMDỮLIỆU TRỪ VÀ GIẢI THUẬT DI TRUYỀN 22 2. 1 Phâncụmliệu trừ...
... thuậtphân lớp liệu khai phá liệu 21 2. 1 Khai phá liệu phát tri thức 21 2.2 Khai phá luật kết hợp 24 2. 3 Phân lớp, phâncụmliệu 25 2. 4 Cây định 29 iv 2. 5 ... 29 iv 2. 5 Cácthuậttoánphân lớp liệu phổ biến 30 2. 5.1 Thuậttoán định ID3 30 2. 5 .2 Thuậttoán C4.5 33 2. 5.3 Thuậttoán SVM 36 2. 5.4 Thuậttoánphân lớp K ... Hình 2. 1 Quá trình phát tri thức 21 Hình 2.2Phân lớp liệu 26 Hình 2. 3 Phâncụmliệu 28 Hình 2. 4 Siêu phẳng h phân chia liệu huấn luyện thành lớp + – với khoảng cách...
... thuậtphân lớp liệu khai phá liệu 21 2. 1 Khai phá liệu phát tri thức 21 2.2 Khai phá luật kết hợp 24 2. 3 Phân lớp, phâncụmliệu 25 2. 4 Cây định 29 iv 2. 5 ... 29 iv 2. 5 Cácthuậttoánphân lớp liệu phổ biến 30 2. 5.1 Thuậttoán định ID3 30 2. 5 .2 Thuậttoán C4.5 33 2. 5.3 Thuậttoán SVM 36 2. 5.4 Thuậttoánphân lớp K ... Hình 2. 1 Quá trình phát tri thức 21 Hình 2.2Phân lớp liệu 26 Hình 2. 3 Phâncụmliệu 28 Hình 2. 4 Siêu phẳng h phân chia liệu huấn luyện thành lớp + – với khoảng cách...
... HĨA CÁC THƠNG SỐ HỆ MỜ SỬ DỤNG PHÂNCỤMDỮLIỆU TRỪ VÀ GIẢI THUẬT DI TRUYỀN 22 2. 1 Phâncụmliệu trừ 22 2. 1.1 Khái niệm phâncụmliệu trừ 22 2. 1 .2 Thuậttoánphâncụmliệu ... 23 2. 1 .2. 1 Thuậttoánphâncụmliệu trừ (SC - Subtractive Clustering) .23 2. 1 .2. 2Thuậttoánphâncụmliệu trừ mờ (FSC - Fuzzy Subtractive Clustering) 27 2. 2.1.3 Thuậttoánphâncụm ... 31 of 126 22 CHƢƠNGPHƢƠNGPHÁP TỐI ƢU HÓA CÁC THÔNG SỐ HỆ MỜ SỬ DỤNG PHÂNCỤMDỮLIỆU TRỪ VÀ GIẢI THUẬT DI TRUYỀN 2. 1 Phâncụmliệu trừ 2. 1.1 Khái niệm phâncụmliệu trừ Phương phápphâncụm trừ...
... thuậtphân lớp liệu khai phá liệu 21 2. 1 2.22. 3 2. 4 Khai phá liệu phát tri thức 21 Khai phá luật kết hợp 24 Phân lớp, phâncụmliệu 25 Cây định 29 Số ... tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn v 2. 5 Cácthuậttoánphân lớp liệu phổ biến 30 2. 5.1 Thuậttoán định ID3 30 2. 5 .2 Thuậttoán C4.5 33 2. 5.3 Thuậttoán SVM ... Hình 2. 1 Quá trình phát tri thức 21 Hình 2.2Phân lớp liệu .26 Hình 2. 3 Phâncụmliệu 28 Hình 2. 4 Siêu phẳng h phân chia liệu huấn luyện thành lớp + – với khoảng cách...
... nhất” 22 2.2 .2 C4.5 có chế riêng xử lý giá trị thiếu 25 2. 2.3 Tránh “quá vừa” liệu 26 2. 2.4 Chuyển đổi từ định sang luật 26 2. 2.5 C4.5 thuậttoán hiệu cho tập liệu vừa ... ( 12/ 25) = 2/ 5 Khóa luận tốt Tuple count High Low Age< =20 Age >20 2 nghiệp – Nguyễn Thị Thùy Linh – K46CA - 33G(Age< =20 ) = 1- ( 12+ 02) = G(Age >20 ) = 1- ((1 /2) 2+(1 /2) 2) = 1 /2 Nghiên cứu thuậttoán ... K46CA - 2- Nghiên cứu thuậttoánphân lớp liệu dựa định Chương TỔNG QUAN VỀ PHÂN LỚP DỮLIỆU DỰA TRÊN CÂY QUYẾT ĐỊNH 1.1 Tổng quan phân lớp liệu data mining 1.1.1 Phân lớp liệu Ngày phân lớp liệu...
... nhân tính} Aut2(J) = Aut(J,0,0) Xét R+ tập số thực dương, ta đồng ký hiệu R+ tập hàm dạng x → xr, với r > Từ định lý 2.2 .2, 2. 2.3, 2. 2.5, 2. 2.6 bổ đề 2. 2.7, 2. 2.8 ta có kết sau: Hệ 2. 2.9 i) Cho ... đẳng cấu với tồn r1, r2 > cho g2(0) = f 22 (0), đồng thời g1-1r1f1 = g2-1r2f2 Khi g2-1r2f2 đẳng cấu Định lý 2. 2.31 [28 ] Cho t t-chuẩn nilpotent Khi Aut(J,t) = {1} Hệ 2.2. 32 Cho T f1 ,f lớp t-chuẩn ... n2(f(n1(S1(x,y,β1)))) = n2(f(T1(n1(x),n1(y),n1(β1)))) = n2(f(T1(n1(x),n1(y),α1))) = n2(T2(f(n1(x)),f(n1(y)),f(α1))) = n2(T2(f(n1(x)),f(n1(y)), 2) ) = S2(n2(f(n1(x))),n2(f(n1(y))),n2( 2) ) = S2(n2(f(n1(x))),n2(f(n1(y))), 2) ...
... 19 2.2 Số mờ 21 2. 2.1 Định nghĩa số mờ 21 2.2 .2 Số mờ đơn trị .21 2. 2.3 Số mờ tam giác 21 2. 2.4 Số mờ hình thang 22 2. 2.5 Số mờ hình ... chng(Gauss) 22 2. 3 Biến ngôn ngữ .22 2. 4 Bộ giải mờ 24 2. 4.1 Phƣơngpháp lấy max 24 2. 4 .2 Phƣơngpháp lấy trọng tâm 24 2. 4.3 Phƣơngpháp lấy trung bình ... 24 CHƢƠNG KỸ THUẬT SOM VÀ BÀI TOÁNPHÂNCỤMDỮLIỆU 25 3.1 Sơ lƣợc SOM 25 3 .2 Kiến trúc SOM .25 3.3 Thuậttoánphâncụm sử dụng SOM 26 3.4 Ví dụ minh họa thuật...
... trình phân lớp liệu - (b2) Phân lớp liệu Trong mơ hình phân lớp, thuật tốn phân lớp giữ vai trò trung tâm, định tới thành cơng mơ hình phân lớp Do chìa khóa vấn đề phân lớp liệu tìm thuật tốn phân ... thuậttoán với tập liệu lớn lên tới hàng tỉ ghi CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ PHÂN LỚP DỮLIỆU TRONG DATA MINING Phân lớp liệu gì? Phân lớp liệu xếp đối tượng liệu vào lớp xác định trước Qúa trình phân ... Entropy(SMưa) = 0.940 – (5/14)(5/14)(- (2/ 5)log2 (2/ 5) – (3/5)log2(3/5)) - (4/14)(0) (5/14)(- (3/5)log2(3/5) – (2/ 5)log2 (2/ 5)) = 0 .24 6 Nhiệt độ Ấm áp Nóng [2+ , 2- ] Mát [4+, 2- ] [3+, 1-] Gain(S, Nhiệt độ)...