Luận Văn Nghiên cứu và cài đặt một số giải thuật phân cụm, phân lớp

MỤC LỤC
MỞ ĐẦU . 3
MỘT SỐ TỪ VIẾT TẮT VÀ THUẬT NGỮ THƯỜNG DÙNG 5
DANH MỤC BẢNG . 6
DANH MỤC HÌNH 7
CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN PHÁT HIỆN TRI THỨC VÀ KHAI PHÁ DỮ
LIỆU 8
1.1 Giới thiệu chung 8
1.2 Các kỹ thuật khai phá dữ liệu 10
1.3 Lợi thế của khai phá dữ liệu so với các phương pháp khác 13
1.4 Các ứng dụng của KDD và những thách thức đối với KDD 15
1.5 Kết luận 17
CHƯƠNG 2: KỸ THUẬT PHÂN LOẠI TRONG KHAI PHÁ DỮ LIỆU . 18
2.1 Phân loại là gì? 18
2.2 Các vấn đề quan tâm của phân loại . 20
2.3 Phân loại bằng cây quyết định quy nạp . 22
2.4 Phân loại Bayesian 30
2.5 Phân loại bằng lan truyền ngược . 37
2.6 Phân loại dựa trên sự kết hợp 48
2.7 Các phương pháp phân loại khác 50
2.8 Độ chính xác classifier 56
2.9 Kết luận 59
CHƯƠNG 3: KỸ THUẬT PHÂN CỤM TRONG KHAI PHÁ DỮ LIỆU 60
3.1 Phân cụm là gì . 60
3.2 Các kiểu dữ liệu trong phép phân cụm 64
3.3 Phân loại các phương pháp phân cụm chính . 74
3.4 Các phương pháp phân chia 77
3.5 Các phương pháp phân cấp . 84
3.6 Các phương pháp phân cụm dựa trên mật độ 94
3.7 Các phương pháp phân cụm dựa trên lưới 101
3.8 Kết luận 107
CHƯƠNG 4: CÀI ĐẶT THỬ NGHIỆM 108
4.1 Thiết kế tổng thể 108
4.2 Chuẩn bị dữ liệu 108
4.3 Thiết kế chương trình 109
4.4 Kết quả thực nghiệm và đánh giá 110
4.5 Kết luận 114
KẾT LUẬN . 116
TÀI LIỆU THAM KHẢO . 118