Xem trước tài liệu

Đang tải tài liệu...

Thông tin chi tiết tài liệu

Định dạng: PDF
Số trang: 61 trang
Dung lượng: Đang cập nhật

Giới thiệu nội dung

Thuật toán Phân cụm dữ liệu nửa giám sát

Tên đề tài: Thuật toán Phân cụm dữ liệu nửa giám sát

Nội dung tài liệu:

Nội dung tài liệu này đề cập đến lĩnh vực khai phá dữ liệu (Data mining), đặc biệt tập trung vào kỹ thuật phân cụm dữ liệu. Tài liệu phân tích các phương pháp phân cụm dữ liệu không giám sát và có giám sát, từ đó giới thiệu về phương pháp phân cụm dữ liệu nửa giám sát. Các mục đích chính của đề tài bao gồm việc tìm hiểu về khai phá dữ liệu, các thuật toán phân cụm dữ liệu không giám sát, nghiên cứu sâu hơn về các thuật toán phân cụm dữ liệu nửa giám sát như Seeded-Kmeans và Constrained-Kmeans, và xây dựng một chương trình demo mô phỏng hoạt động của phương pháp này. Tài liệu cũng đi sâu vào các khái niệm liên quan đến Data mining, các kỹ thuật tiếp cận trong phân cụm dữ liệu, các kiểu dữ liệu và độ đo tương tự, cùng với các ứng dụng thực tế của phân cụm dữ liệu.

Mục lục chi tiết:

  • MỤC ĐÍCH CỦA ĐỀ TÀI
  • GIỚI THIỆU
  • Chương 1: TỔNG QUAN VỀ DATA MINING
  • Chương 2: PHÂN CỤM DỮ LIỆU VÀ CÁC TIẾP CẬN
  • Chương 3: PHÂN CỤM DỮ LIỆU KHÔNG GIÁM SÁT
  • Chương 4: PHÂN CỤM DỮ LIỆU NỬA GIÁM SÁT
  • Chương 5: GIỚI THIỆU VỀ NGÔN NGỮ VB 6.0
  • Chương 6: BÀI TOÁN ỨNG DỤNG
  • KẾT LUẬN
  • Tài liệu tham khảo