Xem trước tài liệu

Đang tải tài liệu...

Thông tin chi tiết tài liệu

Định dạng: PDF
Số trang: 70 trang
Dung lượng: 694 KB

Giới thiệu nội dung

Tập Thô Và Bài Toán Phân Cụm Dữ Liệu

Tác giả: Vũ Thị Bích Thảo

Lĩnh vực: Công nghệ thông tin

Nội dung tài liệu:

Luận văn này tập trung nghiên cứu về kỹ thuật phân cụm dữ liệu, một công cụ quan trọng trong khai phá dữ liệu và nhiều lĩnh vực khoa học khác. Luận văn đi sâu vào phân tích các phương pháp phân cụm, bao gồm phân cụm cứng và phân cụm mềm, với sự nhấn mạnh vào phân cụm thô (Rough Clustering) và phân cụm mờ (Fuzzy Clustering). Cụ thể, các thuật toán như Rough C-Means (RCM), Fuzzy C-Means (FCM), Rough Fuzzy C-Means (RFCM), và Shadowed C-Means (SCM) được trình bày chi tiết. Đặc biệt, luận văn đề cập đến việc áp dụng thuật toán RCM trong phân cụm ảnh, so sánh hiệu quả với phương pháp FCM, nhằm đơn giản hóa và làm nổi bật các đối tượng trong hình ảnh. Luận văn cũng cung cấp tổng quan về lý thuyết tập thô, các phương pháp phân cụm dữ liệu, và các thuật toán phân hoạch.

Mục lục chi tiết:

  • Lời cam đoan
  • Lời cảm ơn
  • Mục lục
  • Danh mục ký hiệu viết tắt
  • Danh mục các hình vẽ
  • Mở đầu
  • Chương 1: Tổng quan về phân cụm dữ liệu
    • 1.1. Độ tương đồng
    • 1.2. Các phương pháp và các thuật toán phân cụm dữ liệu
      • 1.2.1 Phương pháp dựa vào hàm mục tiêu
      • 1.2.2. Các phương pháp phân cụm phân cấp
      • 1.2.3. Các phương pháp dựa vào mật độ
      • 1.2.4. Các phương pháp phân cụm dựa trên lưới
  • Chương 2: Lý thuyết tập thô
    • 2.1 Hệ thông tin và hệ quyết định
    • 2.2 Tính không phân biệt được (Indiscernibility)
    • 2.3 Xấp xỉ tập hợp
  • Chương 3: Tập thô và bài toán phân cụm
    • 3.1. Phân cụm thô (Rough C-means)
    • 3.2. Phân cụm mờ
    • 3.3. Phân cụm thô-mờ (Rough-Fuzzy C-means)
    • 3.4. Phân cụm bóng
  • Chương 4. Ứng dụng RCM trong phân cụm ảnh
    • 4.1 Phân vùng ảnh
    • 4.2 Ảnh và những khái niệm liên quan
      • 4.2.1 Điểm ảnh (Picture Element)
      • 4.2.2 Độ phân giải của ảnh
      • 4.2.3 Mức xám của ảnh
    • 4.2 Phân cụm ảnh sử dụng phân cụm thô và phân cụm mờ
    • 4.3 Thử nghiệm phân cụm ảnh sử dụng phân cụm thô và phân cụm mờ
    • 4.4 So sánh và đánh giá
  • Kết luận
  • Tài liệu tham khảo