Bài toán phân cụm dữ liệu

Bài thuyết trình Ứng dụng khai thác dữ liệu (Data Mining and Application): Partitioning Method K-Means trình bày phương pháp phân cụm K-Means – một trong những thuật toán phổ biến nhất trong khai thác dữ liệu không giám sát. Bài thuyết trình giới thiệu nguyên lý hoạt động, quy trình thực hiện, cách chọn số cụm và tổng kết các đặc điểm của phương pháp. K-Means là công cụ hiệu quả để khám phá cấu trúc ẩn trong dữ liệu lớn.

37p hoatrongguong03 15-05-2025 1 0   Download

Bài thuyết trình Ứng dụng khai thác dữ liệu (Data Mining and Application): Hierarchical Clustering tập trung trình bày các phương pháp phân cụm phân cấp trong khai phá dữ liệu. Nội dung bao gồm phân cụm kết tụ (agglomerative), phân cụm phân chia (divisive), đo lường độ tương đồng, thuật toán BIRCH và phương pháp phân cụm phân cấp xác suất. Đây là phương pháp quan trọng giúp khám phá cấu trúc phân cấp tự nhiên trong dữ liệu. Mời các bạn cùng tham khảo để biết thêm chi tiết!

32p hoatrongguong03 15-05-2025 1 1   Download

Bài viết đề xuất một phương pháp mới cho phép phân loại hiệu quả các tập dữ liệu bất cân bằng. Phương pháp này phân cụm lớp đa số dùng thuật toán k-means và lấy mẫu lên lớp thiểu số dùng kỹ thuật SMOTE.

3p vimaito 11-04-2025 1 1   Download

Nhằm giúp các bạn có thêm tài liệu ôn tập, củng cố lại kiến thức đã học và rèn luyện kỹ năng làm bài tập, mời các bạn cùng tham khảo Đề thi kết thúc học phần học kì 3 môn Phân tích dữ liệu lớn năm 2021-2022 - Trường ĐH Văn Lang dưới đây. Hy vọng sẽ giúp các bạn tự tin hơn trong kỳ thi sắp tới.

2p gaupanda086 09-04-2025 5 1   Download

Bài viết này đề xuất giải pháp đánh giá tình trạng cấu trúc cầu đường bộ dựa trên phân tích tập dữ liệu chuyển vị kết cấu với thuật toán học không giám sát K-means. Trạng thái công trình được quan trắc bởi mạng cảm biến đo lường biên độ rung, gia tốc, và độ uốn của các trụ cầu.

8p viinuzuka 28-02-2025 2 1   Download

Trong bài viết, dữ liệu được thu thập gồm 306 khách hàng đã từng sử dụng dịch vụ đặt xe công nghệ. Bộ dữ liệu này được phân tích thông qua các phương pháp phân cụm (clustering methods) trong thống kê và học máy không giám sát (unsupervised learning). Các thuật toán đó còn được gọi là K-means và Elbow.

11p viintuit 06-09-2023 13 5   Download

Bài viết đề xuất một phương pháp để nâng cao hiệu quả phân lớp dữ liệu không cân bằng. Đóng góp chính của phương pháp là kết hợp thuật toán phân cụm K-means và kỹ thuật sinh mẫu thiểu số VCIR để tạo ra các mẫu nhân tạo có tính đại diện sát với đặc trưng của dữ liệu thực tế.

11p gaupanda068 02-01-2025 2 2   Download

Hướng dẫn phân cụm các dữ liệu thuộc D thành các cụm,Các dữ liệu trong một cụm: “tương tự” nhau , Dữ liệu hai cụm: “không tương tự” nhau .Tiên đề phân cụm: Nếu người dùng lựa chọn một đối tượng d thì họ cũng lựa chọn các đối tượng cùng cụm . Với các cách sau đây bạn dễ dàng phân cụm theo các chức năng khác nhau, chúc các bạn thành công!

22p duylong2091 27-12-2012 213 54   Download

Sự bùng nổ thông tin hiện nay do tác động của các siêu phương tiện và WWW. Các hệ thống truy vấn thông tin dựa trên việc phân nhóm, gom cụm (clustering) ra đời để làm tăng tốc độ tìm kiếm thông tin. Do sự biến động thường xuyên của thông tin nên các thuật toán clustering đang tồn tại không thể duy trì tốt các nhóm, cụm (cluster) trong một môi trường như thế. Vấn đề đặt ra là làm thế nào để cập nhật các cluster trong hệ thống mỗi khi thông tin được cập nhật thay vì phải thường xuyên...

35p trinhvang 18-01-2013 125 23   Download

Bài giảng Khai phá dữ liệu: Bài 4 Phân cụm dữ liệu cung cấp cho người học những kiến thức như: Tổng quan; Các tiếp cận trong phân cụm; Các thuật toán phân cụm. Mời các bạn cùng tham khảo!

62p conbongungoc09 05-08-2021 32 3   Download

Bài giảng Khai phá dữ liệu: Chương 6 Phân cụm dữ liệu, cung cấp cho người học những kiến thức như: Giới thiệu bài toán phân cụm; Một số độ đo cơ bản cho phân cụm; Phân cụm K-mean gán cứng; Phân cụm phân cấp; Biểu diễn cụm và gán nhãn; Đánh giá phân cụm. Mời các bạn cùng tham khảo!

32p caphesuadathemmatong 25-11-2021 30 3   Download

Bài giảng Khai phá web - Bài 2: Học máy (Phần 3). Bài này cung cấp cho học viên những nội dung về: các khái niệm cơ bản; thuật toán k-means; biểu diễn cụm; phân cụm phân cấp; hàm khoảng cách; chuẩn hóa dữ liệu; xử lý nhiều loại thuộc tính;... Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài giảng!

66p duonghoanglacnhi 07-11-2022 24 5   Download

Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu - Chương 9.2: Học dựa trên xác suất. Chương này cung cấp cho học viên những nội dung về: expectation maximization; GMM và K-means; thuật toán EM; mô hình hỗn hợp và phân cụm; mạng nơron để thực hiện suy diễn Bayes;... Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài giảng!

22p duonghoanglacnhi 07-11-2022 31 6   Download

Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu - Chương 4+5: Phân cụm. Chương này cung cấp cho học viên những nội dung về: bài toán học có giám sát (Supervised learning) và bài toán học không giám sát (Unsupervised learning); giải thuật phân cụm; đánh giá chất lượng phân cụm (Clustering quality);... Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài giảng!

32p duonghoanglacnhi 07-11-2022 18 8   Download

Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu: Chương 10, chương này cung cấp cho học viên những nội dung về: phân cụm; bài toán phân cụm; phân cụm dựa trên phân tách - k-Means; phân cụm phân cấp - HAC; học có giám sát (Supervised learning); học không có giám sát (Unsupervised learning);... Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài giảng!

42p duonghoanglacnhi 07-11-2022 33 7   Download

Luận án Tiến sĩ Toán học "Một số phương pháp phân cụm mờ theo nhóm cho bài toán dữ liệu đa nguồn, nhiều đặc trưng" trình bày các nội dung chính sau: Mô hình giải pháp tâm cụm tối ưu cho thuật toán đồng phân cụm mờ cải tiến và thuật toán phân cụm mờ theo nhóm tiếp cận theo hướng phân tích dữ liệu đa nguồn; Đề xuất mô hình phân cụm mờ theo nhóm tiếp cận theo hướng phân tích dữ liệu đa nguồn, gọi là mô hình cải tiến phân cụm mờ theo nhóm đa hàm mục tiêu.

155p vilazada 02-02-2024 20 3   Download

Tóm tắt Luận án Tiến sĩ Toán học "Một số phương pháp phân cụm mờ theo nhóm cho bài toán dữ liệu đa nguồn, nhiều đặc trưng" được nghiên cứu với mục tiêu: Nghiên cứu phát triển các thuật toán phân cụm mờ, luận án tập trung cải tiến để đưa ra một số giải pháp bao gồm: Cải tiến nâng cao hiệu suất của đồng phân cụm mờ dữ liệu nhiều đặc trưng, đề xuất các mô hình, thuật toán phân cụm mờ theo nhóm tiếp cận theo hướng ứng dụng phân tích dữ liệu đa nguồn.

27p vilazada 02-02-2024 14 1   Download

Tóm tắt Luận án Tiến sĩ Khoa học máy tính "Nghiên cứu phát triển phương pháp phân cụm bán giám sát mờ an toàn ứng dụng cho bài toán quản lý cảng biển" được nghiên cứu với mục tiêu là: Tổng quan về phân cụm bán giám sát mờ và quản lý cảng biển; Phương pháp phân cụm bán giám sát mờ an toàn mới cho phân vùng dữ liệu với độ tin cậy; Phương pháp phân cụm bán giám sát mờ an toàn mới trên tập mờ viễn cảnh cho phân vùng dữ liệu với độ tin cậy và dữ liệu nhiễu.

27p vimulcahy 02-10-2023 19 7   Download

Luận án Tiến sĩ Khoa học máy tính "Nghiên cứu phát triển phương pháp phân cụm bán giám sát mờ an toàn ứng dụng cho bài toán quản lý cảng biển" trình bày các nội dung chính sau: Nghiên cứu đề xuất phương pháp phân cụm bán giám sát mờ mới cho phân vùng dữ liệu với độ tin cậy; Nghiên cứu đề xuất phương pháp phân cụm bán giám sát mờ an toàn mới với nhiều tham số mờ cho phân vùng dữ liệu với độ tin cậy và dữ liệu nhiễu; Ứng dụng các phương pháp đề xuất để phát hiện tàu biển từ ảnh vệ tinh trong bài toán cảng biển.

147p vimurdoch 02-10-2023 45 10   Download

Luận án Tiến sĩ Khoa học máy tính "Phát triển mô hình tìm kiếm ảnh dựa trên cấu trúc KD-Tree" trình bày các nội dung chính sau: Nghiên cứu cấu trúc dữ liệu đa chiều KD-Tree; xây dựng các thuật toán thao tác trên KD-Tree tổ chức lưu trữ véc-tơ đặc trưng hình ảnh; hát triển mô hình tìm kiếm ảnh bằng cách kết hợp các phương pháp học có giám sát, bán giám sát và rừng ngẫu nhiên để tạo ra mô hình phân lớp hình ảnh, gom cụm dữ liệu dựa trên cấu trúc KD-Tree.

139p vimurdoch 02-10-2023 24 7   Download