Luận văn Thạc sĩ Công nghệ thông tin: Phân cụm dữ liệu dựa trên đồ thị sử dụng cây khung cực tiểu

Nội dung luận văn tóm gọn trong: Chương 1: Giới thiệu về khám phá tri thức và phân cụm dữ liệu. Chương 2: Thuật toán phân cụm sử dụng cây khung cực tiểu. Chương 3: Thực nghiệm ứng dụng.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Luận văn Thạc sĩ Công nghệ thông tin: Phân cụm dữ liệu dựa trên đồ thị sử dụng cây khung cực tiểu ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƢỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ ------------------------------------------- TRẦN QUANG HÀOPHÂN CỤM DỮ LIỆU DỰA TRÊN ĐỒ THỊ SỬ DỤNG CÂY KHUNG CỰC TIỂULUẬN VĂN THẠC SỸ C NG NGHỆ TH NG TIN Hà Nội – 2014 ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƢỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ --------------------- TRẦN QUANG HÀO PHÂN CỤM DỮ LIỆU DỰA TrRÊN ĐỒ THỊ SỬ DỤNG CÂY KHUNG CỰC TIỂUNgành: Công Nghệ Thông TinChuyên ngành: Kỹ thuật Phần mềm (Software Engineering)Mã số: 60480103 LUẬN VĂN THẠC SỸ C NG NGHỆ TH NG TIN NGƢỜI HƢỚNG DẪN KHOA HỌC: PGS.TS. HOÀNG XUÂN HUẤN Hà Nội – 2014 LỜI CẢM ƠN Điều ầu ti n tôi xin gửi lời cảm ơn sâu sắc nhất ến PGS.TS Hoàng Xuân Huấn.Thầy ã cung cấp cho tôi những kiến thức, tài liệu, phương pháp khi nghi n cứu v l mluận v n. Tôi xin cảm ơn thầy về sự hỗ trợ chân thành và nhiệt tình trong suốt thời gianqua. Đối với t i thầy l một người thầy áng k nh v lu n hết l ng v học vi n T i xin gửi lời cảm ơn chân th nh ến các thầy c ộ ã giảng y các cán ộtrong kho c ng nghệ th ng tin kho s u i học ph ng t chức h nh ch nh T i xin gửi lời cảm ơn ến gi nh ng nghiệp v n những người ã ộng vi n t i rất nhiều trong quá tr nh học tập Hà Nội, ngày 2 tháng 12 n m 2014 Học viên Trần Quang Hào 1 LỜI CAM ĐOAN T i xin c m o n những kiến thức trình bày trong luận v n n y l o t i t m hiểu,nghiên cứu và trình bày theo cách hiểu của bản thân ưới sự hướng dẫn trực tiếp củaPGS.TS Hoàng Xuân Huấn. Trong quá trình làm luận v n t i có th m khảo các tài liệucó li n qu n v ã ghi rõ ngu n gốc tham khảo tài liệu ó Mọi sao chép không hợp lệ,vi ph m quy chế o t o tôi xin chịu hoàn toàn trách nhiệm. Hà Nội, ngày 2 tháng 12 n m 2014 Học viên Trần Quang Hào 2 MỤC LỤCLỜI CẢM ƠN ....................................................................................................................1LỜI CAM ĐOAN ..............................................................................................................2MỤC LỤC..........................................................................................................................3DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TẮT ...................................................5DANH MỤC HÌNH VẼ ....................................................................................................6LỜI MỞ ĐẦU ....................................................................................................................7CHƢƠNG 1: GIỚI THIỆU VỀ KH M PH TRI TH C V PH N CỤM Ữ LIỆU............................................................................................................................................81.1. Khám phá tri thức .......................................................................................................81.2. Vai trò và các mục tiêu chính của KDD ....................................................................91.3. Khái niệm phân cụm ữ liệu: .....................................................................................101.4. Các ứng dụng của phân cụm ......................................................................................111 5 Một số phương pháp phân cụm iển h nh...................................................................121 5 1 Phương pháp phân cụm phân ho ch ........................................................................121 5 2 Phương pháp phân cụm phân cấp.............................................................................131 5 3 Phương pháp phân cụm dựa trên mật ộ .................................................................161 5 4 Phương pháp phân cụm dự tr n lưới ......................................................................171.6. Một số vấn ề li n qu n ến phân cụm ......................................................................181.6.1. Mêtric trên dữ liệu hỗn hợp. ....................................................................................181.6.2.Độ tương ng. .........................................................................................................201.6. ...