... 2.4 K t luận Trong chương 2, luận văn đã trình bày các vấn đề : Giới thiệu thuậttoán k- means. Cài đặt thuậttoán k- means Đánh giá sơ bộ k t quả và khả năng triển khai thuậttoán k- means ... cho thuật toán k- means. Triển khai thuậttoán phân cụm k- means. Đánh giá k t quả thu được sau quá trình phân cụm. Nêu hướng khuyến nghị tăng hiệu quả sử dụng tài nguyên mạng dựa trên k t ... bàn. Chương 2: Thuậttoán k- means. Chương này luận văn trình bày một trong những thuật toán phân cụm k- means và đánh giá khả năng áp dụng đối với bài toán phân cụm hành vi khách hàng sử dụng...
... thuậttoán K- Mean với n = 10, k = 2 . . . . . . . . 272.3 Ví dụ thực hiện thuậttoán K- Mediod với n = 10, k = 2 . . . . . . . 292.4 Tham số của thuậttoán k- Mean với cơ sở dữ liệu Supermarket ... toán K- Medoid khắc phục được nhiễu, nhưng có độ phứctạp lớn hơn là O (k( n k) 2) [8]. Chương 2. Thuậttoán phân cụm k- Mean 26Hình 2.1 – Sơ đồ các bước thực hiện thuậttoán K- Mean2.2.1 Thuậttoán ... đến khi không có sự thay đổi phần tử đại diện)Hình 2.3 thể hiện quá trình thực hiện các bước của thuật toán. Hình 2.3 – Ví dụ thực hiện thuậttoán K- Mediod với n = 10, k = 2Đánh giá : Thuật toán...
... =ܩ∪ܹ. Bước 7: Quay lại bước 2. 1.4.2. Thuậttoán K- means Thuật toán k- means [15] có thể xếp vào lớp thuậttoán phân cụm phẳng, ý tưởng chính của thuậttoán là biểu diễn một cụm bằng trọng tâm ... 2 32 K t luận và định hướng 34 Tài liệu tham khảo 35 Tiếng Việt 35 Tiếng Anh 35 8 Hình 2: Thuậttoán K- means Thuật toán K- means không đảm ... phân cụm web đa mức 1.4. Các thuậttoán phân cụm HAC và K- means 1.4.1. Thuậttoán HAC (Hierarchical agglomerative clustering) Thuật toán HAC [10] là một thuậttoán phân cụm được sử dụng rất...
... Khái quát về thuật toán 2. Các bước của thuật toán 3. Ví dụ minh họa – Demo thuật toán 4. Đánh giá thuật toán 5. Tổng quát hóa và Các biến thểIII.Ứng dụng của thuậttoán K- Mean2 K -Mean ... THUậTTOÁN K- MEAN VÀ ỨNG DụNGGVHD: CN.Trần Nam KhánhSV: Phạm Huyền TrangLớp: K5 2CA1 K -Mean và ứng dungNộI DUNG CHÍNHI.Phân cụm II. Thuật toán K- Mean1. Khái quát ... nào khác.. .K N l22 K -Mean và ứng dungII.4 ĐÁNH GIÁ THUậTTOÁN – NHƯợC ĐIểM1.Không có khả năng tìm ra các cụm không lồi hoặc các cụm có hình dạng phức tạp.2.Khó khăn...
... THIỆU VỀ THUẬTTOÁN K- MEANS.Sơ đồ thuật toán: Hình 3: Sơ đồ thuậttoán K- means clustering Thuật toán k- means bao gồm các bước cơ bản sau :Input: Số cụm k và các trọng tâm cụm {mj} k j=1.Output: ... Data(1, 5) = 5 Data(2, 5) = 1 K t quả chạy với k= 3 K t quả chạy với k= 2IV. K T LUẬN.Giống như các thuậttoán khác, k- mean cũng có một số hạn chế nhất định:- Việc khởi tạo phần tử trung tâm ... dung lượng dữ liệu thay đổi.- Điều kiện khởi tạo có ảnh hưởng lớn đến k t quả. Điều kiện khởi tạo khác nhau có thể cho ra k t quả phân vùng nhóm khác nhau.- Không xác định được mức độ ảnh hưởng...
... McQueen(1967).22.1. Thuậttoán Thuật toán thao tác trên một tập các vectơ d-chiều, D = {xi| i = 1 N} trong đó xidlà điểm dữ liệu thứ i. Thuậttoán bắt đầu bằngcách chọn k điểm làm trọng tâm. Kthuật ... trị k vọng (expectation)của dữ liệu.32.1. Thuậttoán - ví dụ minh họaLần lặp 0 Lần lặp 1 Lần lặp 2Lần lặp 3 Lần lặp 4 Lần lặp 542.1. Thuậttoán – Vấn đề tối ưu cục bộViệc chọn giá trị khởi ... 1Là thuậttoán lặp đơn giản để chia CSDL thành k nhóm (k do người dùng chỉ định).Được phát triển bởi nhiều nhà nghiên cứu khácnhau, điển hình là Lloyd (1957,...
... K- MEANGiới thiệu về thuậttoán K- mean.1.Khoảng cách Euclidean2.Phần tử trung tâm3. Thuật toán 4.5.Ưu, nhược điểm 131.Giới thiệu về thuậttoán K- mean K- Means là thuậttoán thuộc phương ... cho đến khi không có sự thay đổi nhóm nào của các đối tượng174. Thuậttoán k- mean4. Thuậttoán k- meanInput: Số các cụm k cần gom và cơ sở dữ liệu chứa n đối tượng.Output: k cụm đã ... các thuậttoán khác MarketingKhácHoạch định thành phốĐịa lýBảo hiểmSinh học53.CÁC YÊU CẦU PCDL TRONG KHAI PHÁ DỮ LIỆUCó khả năng mở rộng tập dữ liệuKhả năng làm việc với các kiểu...
... vớiExemplar của cụm đó nhất dựa trên độ đo khoảng cách.11Gom Văn bản bằng Thuậttoán K- MeansCHƯƠNG II THUẬTTOÁN K- MEANS1. Khái niệm K- means là thuậttoán gom cụm theo phương pháp phân hoạch ... Các thuậttoán gom cụm khác nhauthích hợp với các kiểu khác nhau về tập dữ liệu và các mục tiêu khác nhau. Vìvậy thuậttoán gom cụm “tốt nhất” để sử dụng tùy thuộc vào ứng dụng. Thuật toán k- means ... k- means.16Gom Văn bản bằng Thuậttoán K- MeansCHƯƠNG IIIDEMO THỰC HIỆN GOM VĂN BẢN BẰNG THUẬTTOÁN K- MEANS1. Cụ thể thuậttoán K- Means1.1. Phát biểu bài toán phân lớp với K- meansInputTập các...
... loại như sau (xem hình)122. ThuậtToán K- Means K- Means là thuậttoán rất quan trọng và được sử dụng phổ biến trong kthuật phân cụm. Tư tưởng chính của thuậttoán K- Means là tìm cách phân nhóm ... trong khai phá dữ liệu.Khoá luận trình bày một số vấn đề về phát hiện tri thức, khai phá dữ liệu, và trình bày rõ vấn đề khai phá luật k t hợp và ứng dụng một số thuậttoán khai phá luật k t ... trên kiểu tri thức khai phá: hệ thống khai phá dữ liệu xuất k t quả kiểu tóm tắt, mô tả, luật k t hợp, phân lớp, phân nhóm và dự báo…Phân lớp dựa trên loại kthuật được sử dụng: hệ thống khai...
... áp dụng khi tính được trọng tâm 7 2. So sánh giải thuật K- means và K- medoids Bảng so sánh giải thuật K- medoids và K- means Yếu tố K- means K- medoids Độ phức tạp O(ikn) O(ik(n -k) 2) Tính ... TIN BÀI THU HOẠCH CHUYÊN ĐỀ KHAI THÁC DỮ LIỆU TÊN ĐỀ TÀI THUẬT TOÁN GOM CỤM K- MEDOIDS SỰ KHÁC NHAU GIỮA THUẬTTOÁN K- MEDOIDS VÀ THUẬT TOÁN K- MEANS GIẢNG VIÊN: PGS.TS. ĐỖ ... (là khoảng cách Minkowski khi q=1). Khoảng cách Minkowski: Ta được bảng khoảng cách như sau: Khoảng cách từ các điểm còn lại đến cụm 1 Điểm Toạ độ điểm trọng tâm c1 Toạ độ điểm không...
... đầu 2 Mục lục 31 Thuậttoán K- Means 41.1 Tổng quan 41.2 Nội dung thuậttoán 51.3 Đặc điểm của thuậttoán 71.4 Các biến thể của thuậttoán K- Means 82 Ứng dụng thuậttoán K- Means trong thực ... liệu tham khảo 23Học viên: Bùi Anh Kiệt – CH1101018 3Khai phá dữ liệu & kho dữ liệu Thuậttoán K- Means & ứng dụng thực tế 1 Thuậttoán K- Means1.1 Tổng quan K- Means là thuậttoán phân ... Không thể xử lí nhiều mẫu cá biệt (nhiễu).- Chỉ có thể áp dụng khi tính được trọng tâm.1.4 Các biến thể của thuậttoán K- Means1.4.1 Thuậttoán K- Medoid Thuật toán K- Medoid tương tự thuật toán...
... Phúc KhoaGVHD: TS. Đỗ Phúc 5HVTH: CH1101015 _Lê Thị Phúc KhoaII. Thuậttoán K_ means:1. Giới thiệu thuật toán: K- Means là thuậttoán rất quan trọng và được sử dụng phổ biến trong kthuật ... detection K thuật phân cụm có thể áp dụng trong rất nhiều lĩnh vực như: Marketing: Xác định các nhóm khách hàng (khách hàng tiềm năng, khách hàng giá trị, phân loại và dự đoán hành vi khách hàng,…) ... tưởng chính của thuậttoán K- Means là tìm cách phân nhóm các đối tượng (objects) đã cho vào K cụm (K là số các cụm được xác đinh trước, K nguyên dương) sao cho tổng bình phương khoảng cách giữa...
... trên thuậttoán phân cụm được áp dụng. Các thuậttoán phân cụm khác nhau thích hợp với các kiểu khác nhau về tập dữ liệu và các mục tiêu khác nhau. Vì vậy thuậttoán phân cụm “tốt Trang 12KHAI ... Đây là một trong những thuậttoán kinh điển trong khai thác dữ liệu.2. Thuậttoán k- means Thuật toán k- means áp dụng cho các đối tượng được biểu diễn bởi các điểm trong không gian vectơ d chiều ... tách (separation): các cụm nên xa nhau.CHƯƠNG 3: THUẬTTOÁN K- MEANS VỚI BÀI TOÁN PHÂN CỤM DỮ LIỆU1. Khái quát về bài toán K- means K- means là thuậttoán phân cụm theo phương pháp phân hoạch và đã...
... nhỏ hơn).+ Thuậttoán cải tiến K- means có độ phức tạp là O( k2 nt), như vậyso với thuậttoán K- means có độ phức tạp O(tkn) thì: O( k2 nt)>O(tkn),nhưng không bằng K- mendoids, do k& lt;<n. ... outliers- Không thích hợp nhằm khám phá các cụm có dạng không lồi haycác dạng có k ch thước khác nhaub. Thuậttoán K- MedoidÝ tưởng: Để tìm ra k cụm với n đối tượng thì k- medoids chọn ngẫunhiên k ... tiến thuậttoán này nhằm khắcphục những hạn chế của thuậttoán K- meansCải tiến thuậttoán K- means: thay vì chọn số điểm (k) làm trọngtâm, chúng ta không chọn số điểm (k) làm trọng tâm cho số...