Bài viết này đề cập đến vấn đề chọn hạt giống tốt cho phân cụm bán giám sát sử dụng mạng nơron min-max mờ. Các hạt giống tốt được thu thập đúng cách có thể tăng chất lượng phân cụm và giảm thiểu số lượng truy vấn từ các chuyên gia. | Kỷ yếu Hội nghị KHCN Quốc gia lần thứ XIII về Nghiên cứu cơ bản và ứng dụng Công nghệ thông tin FAIR Nha Trang ngày 8-9 10 2020 DOI PHÂN CỤM BÁN GIÁM SÁT DỰA TRÊN PHƯƠNG PHÁP GIEO HẠT SỬ DỤNG MẠNG NƠRON MIN-MAX MỜ Vũ Đình Minh1 Lê Bá Dũng2 Lê Anh Tú3 Nguyễn Thanh Sơn4 1 Khoa Công nghệ thông tin Trƣờng Đại học Công nghiệp Hà Nội 2 Khoa Công nghệ thông tin Đại học Điện lực 3 Đại học Hạ Long 4 Cao đẳng Công nghiệp và Thƣơng mại l_bdung@ anhtucntt@ sonnt@ TÓM TẮT Phân cụm là kỹ thuật trong khai phá dữ liệu nó thuộc lớp các phương pháp học không có giám sát. Quá trình phân tách các nhóm theo sự tương tự của dữ liệu được gọi là phân cụm. Có hai nguyên tắc cơ bản i độ tương tự là cao nhất trong một cụm và ii độ tương tự giữa các cụm là ít nhất. Gần đây phân cụm bán giám sát mờ là một mở rộng của phân cụm mờ cũng nhận được nhiều sự quan tâm của các nhà khoa học. Phân cụm bán giám sát mờ sử dụng các thông tin biết trước để hướng dẫn quá trình phân cụm từ đó làm tăng chất lượng của cụm. Các thông tin biết trước hay còn gọi là các thông tin bổ trợ nhằm mục đích hướng dẫn giám sát và điều khiển quá trình phân cụm. Các thông tin bổ trợ có thể được xây dựng dựa trên các ràng buộc Must- link Cannot-link hoặc các nhãn dạng hạt giống đi cùng các mẫu hay độ thuộc được xác định trước. Với phương pháp gán nhãn đi cùng mẫu đòi hỏi một phần mẫu nhất định trong không gian mẫu có các nhãn đi kèm. Nhìn chung kết quả phân cụm thường phụ thuộc vào thông tin bổ trợ được cung cấp vì vậy thông tin bổ trợ khác nhau sẽ tạo ra kết quả khác nhau. Trong một số trường hợp hiệu suất của phân cụm có thể giảm nếu thông tin bổ trợ không được chọn cẩn thận. Bài viết này đề cập đến vấn đề chọn hạt giống tốt cho phân cụm bán giám sát sử dụng mạng nơron min-max mờ. Các hạt giống tốt được thu thập đúng cách có thể tăng chất lượng phân cụm và giảm thiểu số lượng truy vấn từ các chuyên gia. Với mục đích này chúng tôi đề xuất một thuật .
