Luận văn Thạc sĩ ngành Công nghệ thông tin: Phân cụm thô của dữ liệu tuần tự với kết cấu nội dung được chia thành 3 phần nội dung gửi tới các bạn nhưng chuyên đề sau: Tổng quan về phân cụm dữ liệu; lý thuyết tập thô; áp dụng thuật toán phân cụm thô vào bài toán phân cụm người dùng trên Web. Mời các bạn cùng tìm đọc toàn văn luận văn Thạc sĩ ngành Công nghệ thông tin này. | 1 ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ VI VĂN SƠN PHÂN CỤM THÔ CỦA DỮ LIỆU TUẦN TỰ Ngành:Hệ thống thông tin Chuyênngành: Hệ thống thông tin Mã số: 60480104 TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ NGÀNH CÔNG NGHỆ THÔNG TIN NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC : Hoàng Xuân Huấn 2 MỞ ĐẦU Phân cụm dữ liệu là một kỹ thuật quan trọng trong công nghệ tri thức, nó được ứng dụng rộng rãi và đa dạng trong các ngành khoa học như sinh học, tâm lý học, y học, ngành marketing, thị giác máy tính, và điều kiển học . Phân cụm dữ liệu tổ chức dữ liệu bằng cách nhóm các đối tượng có độ tương đồng cao vào một cụm, các đối tượng thuộc các cụm khác nhau có độ tương đồng thấp hơn so với các đối tượng trong cùng một cụm. Tùy theo đặc điểm cấu trúc của tập dữ liệu và mục đích sử dụng, có các phương pháp giải quyết khác nhau như: Phân cụm dựa vào hàm mục tiêu, phân cụm phân cấp, phân cụm dựa vào mật độ và phân cụm dựa vào lưới. Lý thuyết tập thô (Rough Set Theory) do Zdzisaw Pawlak (1926-2006) đề xuất vào năm 1982 đã được ứng dụng ngày càng rộng rãi trong lĩnh vực khoa học máy tính. Lý thuyết tập thô được phát triển trên một nền tảng toán học vững chắc, cung cấp các công cụ hữu ích để giải quyết các bài toán phân tích dữ liệu, phát hiện luật, nhận dạng. Theo quan điểm của lý thuyết tập thô, mọi tập thô đều liên kết với 2 tập “rõ” là xấp xỉ dưới và xấp xỉ trên của nó. Xấp xỉ dưới bao gồm các đối tượng chắc chắn thuộc, còn xấp xỉ trên chứa tất cả các đối tượng có khả năng thuộc về tập đó. Các tập xấp xỉ là cơ sở để rút ra các kết luận(tri thức) từ cơ sở dữ liệu. Do đó trong luận văn này dựa trên lý thuyết tập thô cụ thể là xấp xỉ trên của tập thô và thuật toán phân cụm thô được đề xuất áp dụng phân cụm trên dữ liệu tuần tự. Cấu trúc của luận văn của tôi được chia làm ba chương như sau: Chương 1. Tổng quan về phân cụm dữ liệu. Giới thiệu về phân cụm dữ liệu và các phương pháp phân cụm. Chương 2. Lý thuyết tập thô. Trình bày tổng quan về lý thuyết tập thô bao gồm hệ thông tin, bảng quyết .
