Xem trước tài liệu

Đang tải tài liệu...

Thông tin chi tiết tài liệu

Định dạng: PDF
Số trang: 53 trang
Dung lượng: 1 MB

Giới thiệu nội dung

Phân cụm dữ liệu dựa trên đồ thị sử dụng cây khung cực tiểu

Tác giả: Trần Quang Hào

Lĩnh vực: Công nghệ Thông tin

Nội dung tài liệu:

Luận văn thạc sĩ này nghiên cứu về bài toán phân cụm dữ liệu, một vấn đề quan trọng trong khai phá dữ liệu. Khác với các thuật toán phân cụm truyền thống thường yêu cầu người dùng xác định trước số lượng cụm, luận văn tập trung vào việc khảo sát và trình bày phương pháp tiếp cận phân cụm dữ liệu sử dụng cây khung cực tiểu, đặc biệt là thuật toán 2-MSTs. Luận văn đi sâu vào các khái niệm cơ bản về khám phá tri thức và phân cụm dữ liệu, đồng thời tóm tắt các phương pháp phân cụm điển hình. Chương hai trình bày chi tiết về thuật toán phân cụm sử dụng cây khung cực tiểu, bao gồm các vấn đề liên quan đến cây khung cực tiểu và phân tích kỹ thuật phân cụm. Chương ba đề cập đến thực nghiệm ứng dụng, bao gồm việc cài đặt thuật toán 2-MSTs và mô phỏng trên ví dụ khai thác bay trong ngành hàng không.

Mục lục chi tiết:

  • Lời cảm ơn
  • Lời cam đoan
  • Mục lục
  • Danh mục các ký hiệu, các chữ viết tắt
  • Danh mục hình vẽ
  • Lời mở đầu
  • Chương 1: Giới thiệu về khám phá tri thức và phân cụm dữ liệu
    • 1.1. Khám phá tri thức
    • 1.2. Vai trò và các mục tiêu chính của KDD
    • 1.3. Khái niệm phân cụm dữ liệu
    • 1.4. Các ứng dụng của phân cụm
    • 1.5. Một số phương pháp phân cụm điển hình
      • 1.5.1. Phương pháp phân cụm phân hoạch
      • 1.5.2. Phương pháp phân cụm phân cấp
      • 1.5.3. Phương pháp phân cụm dựa trên mật độ
      • 1.5.4. Phương pháp phân cụm dựa trên lưới
    • 1.6. Một số vấn đề liên quan đến phân cụm
      • 1.6.1. Mêtric trên dữ liệu hỗn hợp
      • 1.6.2. Độ tương đồng
      • 1.6.3. Entropy
  • Chương 2: Thuật toán phân cụm sử dụng cây khung cực tiểu
    • 2.1. Cây khung cực tiểu
      • 2.1.1. Định nghĩa cây khung cực tiểu
      • 2.1.2. Thuật toán xây dựng cây khung cực tiểu
    • 2.2. Một số khái niệm cần dùng
    • 2.3. Cụm được mô tả bởi Zahn và Handl
    • 2.4. Thiết lập bài toán phân cụm bằng đồ thị
    • 2.5. Độ phức tạp của thuật toán 2-MSTs
  • Chương 3: Thực nghiệm ứng dụng
    • 3.1. Giới thiệu
    • 3.2. Chương trình và kết quả thử nghiệm
      • 3.2.1. Chương trình
      • 3.2.2. Kết quả thử nghiệm
  • Kết luận
  • Tài liệu tham khảo