Đồ Án Nghiên cứu các thuật toán phân lớp dữ liệu dựa trên cây quyết định

TÓM TẮT NỘI DUNG
Phân lớp dữ liệu là một trong những hướng nghiên cứu chính của khai phá dữ
liệu. Công nghệ này đã, đang và sẽ có nhiều ứng dụng trong các lĩnh vực thương mại,
ngân hàng, y tế, giáo dục Trong các mô hình phân lớp đã được đề xuất, cây quyết
định được coi là công cụ mạnh, phổ biến và đặc biệt thích hợp với các ứng dụng khai
phá dữ liệu. Thuật toán phân lớp là nhân tố trung tâm trong một mô hình phân lớp.
Khóa luận đã nghiên cứu vấn đề phân lớp dữ liệu dựa trên cây quyết định. Từ
đó tập trung vào phân tích, đánh giá, so sánh hai thuật toán tiêu biểu cho hai phạm vi
ứng dụng khác nhau là C4.5 và SPRINT. Với các chiến lược riêng về lựa chọn thuộc
tính phát triển, cách thức lưu trữ phân chia dữ liệu, và một số đặc điểm khác, C4.5 là
thuật toán phổ biến nhất khi phân lớp tập dữ liệu vừa và nhỏ, SPRINT là thuật toán
tiêu biểu áp dụng cho những tập dữ liệu có kích thước cực lớn. Khóa luận đã chạy thử
nghiệm mô hình phân lớp C4.5 với tập dữ liệu thực và thu được một số kết quả phân
lớp có ý nghĩa thực tiễn cao, đồng thời đánh giá được hiệu năng của mô hình phân lớp
C4.5. Trên cơ sở nghiên cứu lý thuyết và quá trình thực nghiệm, khóa luận đã đề xuất
một số cải tiến mô hình phân lớp C4.5 và tiến tới cài đặt SPRINT.

LỜI CẢM ƠN
Trong suốt thời gian học tập, hoàn thành khóa luận em đã may mắn được các
thầy cô chỉ bảo, dìu dắt và được gia đình, bạn bè quan tâm, động viên.
Em xin được bày tỏ lòng biết ơn chân thành tới các thầy cô trường Đại học
Công Nghệ đã truyền đạt cho em nguồn kiến thức vô cùng quý báu cũng như cách học
tập và nghiên cứu khoa học.
Cho phép em được gửi lời cảm ơn sâu sắc nhất tới TS. Nguyễn Hải Châu,
người thầy đã rất nhiệt tình chỉ bảo và hướng dẫn em trong suốt quá trình thực hiện
khóa luận.
Với tất cả tấm lòng mình, em xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc đến TS. Hà
Quang Thụy đã tạo điều kiện thuận lợi và cho em những định hướng nghiên cứu. Em
xin lời cảm ơn tới Nghiên cứu sinh Đoàn Sơn (JAIST) đã cung cấp tài liệu và cho em
những lời khuyên quý báu. Em cũng xin gửi lời cảm ơn tới các thầy cô trong Bộ môn
Các hệ thống thông tin, Khoa Công nghệ thông tin đã giúp em có được môi thực
nghiệm thuận lợi.
Em cũng xin gửi tới các bạn trong nhóm Seminar “Khai phá dữ liệu và Tính
toán song song” lời cảm ơn chân thành vì những đóng góp và những kiến thức quý báu
em đã tiếp thu được trong suốt thời gian tham gia nghiên cứu khoa học.
Cuối cùng, em xin cảm ơn gia đình, bạn bè và tập thể lớp K46CA, những
người đã luôn ở bên khích lệ và động viên em rất nhiều.

MỤC LỤC
TÓM TẮT NỘI DUNG i
LỜI CẢM ƠN . ii
MỤC LỤC iii
DANH MỤC BIỂU ĐỒ HÌNH VẼ .v
DANH MỤC THUẬT NGỮ . . vii
ĐẶT VẤN ĐỀ .1
Chương 1. TỔNG QUAN VỀ PHÂN LỚP DỮ LIỆU DỰA TRÊN CÂY QUYẾT
ĐỊNH .3
1.1. Tổng quan về phân lớp dữ liệu trong data mining 3
1.1.1. Phân lớp dữ liệu 3
1.1.2. Các vấn đề liên quan đến phân lớp dữ liệu .6
1.1.3. Các phương pháp đánh giá độ chính xác của mô hình phân lớp 8
1.2. Cây quyết định ứng dụng trong phân lớp dữ liệu .9
1.2.1. Định nghĩa 9
1.2.2. Các vấn đề trong khai phá dữ liệu sử dụng cây quyết định 10
1.2.3. Đánh giá cây quyết định trong lĩnh vực khai phá dữ liệu .11
1.2.4. Xây dựng cây quyết định 13
1.3. Thuật toán xây dựng cây quyết định .14
1.3.1. Tư tưởng chung 14
1.3.2. Tình hình nghiên cứu các thuật toán hiện nay 15
1.3.3. Song song hóa thuật toán phân lớp dựa trên cây quyết định tuần tự 17
Chương 2. C4.5 VÀ SPRINT 21
2.1. Giới thiệu chung .21
2.2. Thuật toán C4.5 .21
2.2.1. C4.5 dùng Gain-entropy làm độ đo lựa chọn thuộc tính “tốt nhất” 22
2.2.2. C4.5 có cơ chế riêng trong xử lý những giá trị thiếu 25
2.2.3. Tránh “quá vừa” dữ liệu .26
2.2.4. Chuyển đổi từ cây quyết định sang luật .26
2.2.5. C4.5 là một thuật toán hiệu quả cho những tập dữ liệu vừa và nhỏ .27
2.3. Thuật toán SPRINT 28
2.3.1. Cấu trúc dữ liệu trong SPRINT 29
2.3.2. SPRINT sử dụng Gini-index làm độ đo tìm điểm phân chia tập dữ liệu “tốt nhất”
31
2.3.3. Thực thi sự phân chia .34
2.3.4. SPRINT là thuật toán hiệu quả với những tập dữ liệu quá lớn so với các thuật toán
khác .35

2.4. So sánh C4.5 và SPRINT 37
Chương 3. CÁC KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM .38
3.1. Môi trường thực nghiệm .38
3.2. Cấu trúc mô hình phân lớp C4.5 release8: 38
3.2.1. Mô hình phân lớp C4.5 có 4 chương trình chính: 38
3.2.2. Cấu trúc dữ liệu sử dụng trong C4.5 39
3.3. Kết quả thực nghiệm .40
3.3.1. `7Một số kết quả phân lớp tiêu biểu: 40
3.3.2. Các biểu đồ hiệu năng 47
3.4. Một số đề xuất cải tiến mô hình phân lớp C4.5 54
KẾT LUẬN 56
TÀI LIỆU THAM KHẢO .57

DANH MỤC BIỂU ĐỒ HÌNH VẼ
Hình 1 - Quá trình phân lớp dữ liệu - (a) Bước xây dựng mô hình phân lớp .4
Hình 2 - Quá trình phân lớp dữ liệu - (b1)Ước lượng độ chính xác của mô hình .5
Hình 3 - Quá trình phân lớp dữ liệu - (b2) Phân lớp dữ liệu mới .5
Hình 4 - Ước lượng độ chính xác của mô hình phân lớp với phương pháp holdout 8
Hình 5- Ví dụ về cây quyết định .9
Hình 6 - Mã giả của thuật toán phân lớp dữ liệu dựa trên cây quyết định 14
Hình 7 - Sơ đồ xây dựng cây quyết định theo phương pháp đồng bộ .18
Hình 8 - Sơ đồ xây dựng cây quyết định theo phương pháp phân hoạch .19
Hình 9 - Sơ đồ xây dựng cây quyết định theo phương pháp lai 20
Hình 10 - Mã giả thuật toán C4.5 22
Hình 11 - Mã giả thuật toán SPRINT 28
Hình 12 - Cấu trúc dữ liệu trong SLIQ 29
Hình 13 - Cấu trúc danh sách thuộc tính trong SPRINT – Danh sách thuộc tính liên tục
được sắp xếp theo thứ tự ngay được tạo ra 30
Hình 14 - Ước lượng các điểm phân chia với thuộc tính liên tục .32
Hình 15 - Ước lượng điểm phân chia với thuộc tính rời rạc .33
Hình 16 - Phân chia danh sách thuộc tính của một node 34
Hình 17 - Cấu trúc của bảng băm phân chia dữ liệu trong SPRINT (theo ví dụ các hình
trước) 35
Hình 18 - File định nghĩa cấu trúc dữ liệu sử dụng trong thực nghiệm 39
Hình 19 - File chứa dữ liệu cần phân lớp 40
Hình 20 - Dạng cây quyết định tạo ra từ tập dữ liệu thử nghiệm 41
Hình 21 - Ước lượng trên cây quyết định vừa tạo ra trên tập dữ liệu training và tập dữ
liệu test .42
Hình 22 - Một số luật rút ra từ bộ dữ liệu 19 thuộc tính, phân lớp loại thiết lập chế độ
giao diện của người sử dụng (WEB_SETTING_ID) .43
Hình 23 - Một số luật rút ra từ bộ dữ liệu 8 thuộc tính, phân lớp theo số hiệu nhà sản
xuất điện thoại (PRODUCTER_ID) 44
Hình 24 - Một số luật sinh ra từ tập dữ liệu 8 thuộc tính, phân lớp theo dịch vụ
điệnthoại mà khách hàng sử dụng (MOBILE_SERVICE_ID) 45
Hình 25 - Ước lượng tập luật trên tập dữ liệu đào tạo 46

Bảng 1 - Bảng dữ liệu tập training với thuộc tính phân lớp là buys_computer 24
Bảng 2 - Thời gian xây dựng cây quyết định và tập luật sản xuất phụ thuộc vào kích
thước tập dữ liệu đào tạo 2 thuộc tính 49
Bảng 3 - Thời gian xây dựng cây quyết định và tập luật sản xuất phụ thuộc vào kích
thước tập dữ liệu đào tạo 7 thuộc tính 50
Bảng 4 - Thời gian xây dựng cây quyết định và tập luật sản xuất phụ thuộc vào kích
thước tập dữ liệu đào tạo18 thuộc tính .51
Bảng 5
- Thời gian sinh cây quyết định phụ thuộc vào số lượng thuộc tính .52
Bảng 6 - Thời gian xây dựng cây quyết định với thuộc tính rời rạc và thuộc tính liên
tục .53
Bảng 7 - Thời gian sinh cây quyết định phụ thuộc vào số giá trị phân lớp .54


Biểu đồ 1- So sánh thời gian thực thi của mô hình phân lớp SPRINT và SLIQ theo
kích thước tập dữ liệu đào tạo 36
Biểu đồ 2 - Thời gian xây dựng cây quyết định và tập luật sản xuất phụ thuộc vào kích
thước tập dữ liệu đào tạo 2 thuộc tính 49
Biểu đồ 3 - Thời gian xây dựng cây quyết định và tập luật sản xuất phụ thuộc vào kích
thước tập dữ liệu đào tạo 7 thuộc tính 50
Biểu đồ 4 - Thời gian xây dựng cây quyết định và tập luật sản xuất phụ thuộc vào kích
thước tập dữ liệu đào tạo18 thuộc tính .51
Biểu đồ 5 -

Sự phụ thuộc thời gian sinh cây quyết định vào số lượng thuộc tính .52
Biểu đồ 6 - So sánh thời gian xây dựng cây quyết định từ tập thuộc tính liên tục và từ
tập thuộc tính rời rạc 53
Biểu đồ 7 - Thời gian sinh cây quyết định phụ thuộc vào số giá trị phân lớp .54

DANH MỤC THUẬT NGỮ
STT Tiếng Anh Tiếng Việt
1 training data dữ liệu đào tạo
2 test data dữ liệu kiểm tra
3 Pruning decision tree Cắt, tỉa cây quyết định
4 Over fitting data Quá vừa dữ liệu
5 Noise Dữ liệu lỗi
6 Missing value Giá trị thiếu
7 Data tuple Phần tử dữ liệu
8 Case
Case (được hiểu như một data
tuple, chứa một bộ giá trị của
các thuộc tính trong tập dữ liệu)

ĐẶT VẤN ĐỀ
Trong quá trình hoạt động, con người tạo ra nhiều dữ liệu nghiệp vụ. Các tập
dữ liệu được tích lũy có kích thước ngày càng lớn, và có thể chứa nhiều thông tin ẩn
dạng những quy luật chưa được khám phá. Chính vì vậy, một nhu cầu đặt ra là cần tìm
cách trích rút từ tập dữ liệu đó các luật về phân lớp dữ liệu hay dự đoán những xu
hướng dữ liệu tương lai. Những quy tắc nghiệp vụ thông minh được tạo ra sẽ phục vụ
đắc lực cho các hoạt động thực tiễn, cũng như phục vụ đắc lực cho quá trình nghiên
cứu khoa học. Công nghệ phân lớp và dự đoán dữ liệu ra đời để đáp ứng mong muốn
đó.
Công nghệ phân lớp dữ liệu đã, đang và sẽ phát triển mạnh mẽ trước những
khao khát tri thức của con người. Trong những năm qua, phân lớp dữ liệu đã thu hút sự
quan tâm các nhà nghiên cứu trong nhiều lĩnh vực khác nhau như học máy (machine
learning), hệ chuyên gia (expert system), thống kê (statistics) . Công nghệ này cũng
ứng dụng trong nhiều lĩnh vực thực tế như: thương mại, nhà băng, maketing, nghiên
cứu thị trường, bảo hiểm, y tế, giáo dục .
Nhiều kỹ thuật phân lớp đã được đề xuất như: Phân lớp cây quyết định
(Decision tree classification), phân lớp Bayesian (Bayesian classifier), phân lớp K-
hàng xóm gần nhất (K-nearest neighbor classifier), mạng nơron, phân tích thống kê,
Trong các kỹ thuật đó, cây quyết định được coi là công cụ mạnh, phổ biến và đặc biệt
thích hợp cho data mining [5][7]. Trong các mô hình phân lớp, thuật toán phân lớp là
nhân tố chủ đạo. Do vậy cần xây dựng những thuật toán có độ chính xác cao, thực thi
nhanh, đi kèm với khả năng mở rộng được để có thể thao tác với những tập dữ liệu
ngày càng lớn.
Khóa luận đã nghiên cứu tổng quan về công nghệ phân lớp dữ liệu nói chung
và phân lớp dữ liệu dựa trên cây quyết định nói riêng. Từ đó tập trung hai thuật toán
tiêu biểu cho hai phạm vi ứng dụng khác nhau là C4.5 và SPRINT. Việc phân tích,
đánh giá các thuật toán có giá trị khoa học và ý nghĩa thực tiễn. Tìm hiểu các thuật
toán giúp chúng ta tiếp thu và có thể phát triển về mặt tư tưởng, cũng như kỹ thuật của
một công nghệ tiên tiến đã và đang là thách thức đối với các nhà khoa học trong lĩnh
vực data mining. Từ đó có thể triển khai cài đặt và thử nghiệm các mô hình phân lớp
dữ liệu trên thực tế. Tiến tới ứng dụng vào trong các hoạt động thực tiễn tại Việt Nam,
mà trước tiên là các hoạt động phân tích, nghiên cứu thị trường khách hàng.
Khóa luận cũng đã chạy thử nghiệm mô hình phân lớp C4.5 trên tập dữ liệu
thực tế từ Tổng công ty bưu chính viễn thông. Qua đó tiếp thu được các kỹ thuật triển
khai, áp dụng một mô hình phân lớp dữ liệu vào hoạt động thực tiễn. Quá trình chạy
thử nghiệm đã thu được các kết quả phân lớp khả quan với độ tin cậy cao và nhiều
tiềm năng ứng dụng. Các đánh giá hiệu năng của mô hình phân lớp cũng đã được tiến
hành. Trên cơ sở đó, khóa luận đề xuất những cải tiến nhằm tăng hiệu năng của mô
hình phân lớp C4.5 đồng thời thêm tiện ích cho người dùng.

Khóa luận gồm có 3 chương chính:

Chương 1 đi từ tổng quan công nghệ phân lớp dữ liệu tới kỹ thuật phân lớp dữ
liệu dựa trên cây quyết định. Các đánh giá về công cụ cây quyết định cũng được trình
bày. Chương này cũng cung cấp một cái nhìn tổng quan về lĩnh vực nghiên cứu các
thuật toán phân lớp dữ liệu dựa trên cây quyết định với nền tảng tư tưởng, tình hình
nghiên cứu và phương hướng phát triển hiện nay.
Chương 2 tập trung vào hai thuật toán tiêu biểu cho hai phạm vi ứng dụng
khác nhau là C4.5 và SPRINT. Hai thuật toán này có những chiến lược riêng trong lựa
chọn tiêu chuẩn phân chia dữ liệu cũng như cách thức lưu trữ phân chia dữ
liệu Chính những đặc điểm riêng đó mà C4.5 là thuật toán tiêu biểu phổ biến nhất
với tập dữ liệu vừa và nhỏ, trong khi đó SPRINT lại là sự lựa chọn đối với những tập
dữ liệu cực lớn.
Chương 3 trình bày quá trình thực nghiệm với mô hình phân lớp C4.5 trên tập
dữ liệu thực từ tổng công ty bưu chính viễn thông Việt Nam. Các kết quả thực nghiệm
đã được trình bày. Từ đó khóa luận đề xuất các cải tiến mô hình phân lớp C4.5