1. Trang chủ
  2. » Luận Văn - Báo Cáo

Phương pháp lựa chọn thuộc tính và kỹ thuật gom cụm dữ liệu phân loại sử dụng tập thô

109 11 0

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

THÔNG TIN TÀI LIỆU

Thông tin cơ bản

Định dạng
Số trang 109
Dung lượng 421,73 KB

Cấu trúc

  • 2.1 Mởđầu (0)
  • 2.2 Các khái niệm cơ bản của lý thuyếttậpthô (21)
    • 2.2.1 Hệthông tin (21)
    • 2.2.2 Quan hệ không phân biệt được và các xấp xỉ của mộttập hợp (22)
    • 2.2.3 Bảngquyết định (23)
    • 2.2.4 Các khái niệm lý thuyết thông tinliên quan (25)
  • 2.3 Một số thuật toán hiệu quả của lý thuyếttậpthô (28)
  • 2.4 Ứng dụng của lý thuyết tập thô trong khám phá tri thức từ cơ sởdữliệu (31)
  • 2.5 Kết luậnchương2 (33)
  • 3.1 Mởđầu (0)
  • 3.2 Khái quát về bài toán lựa chọnthuộctính (36)
  • 3.3 Các phương pháp lựa chọn thuộc tính sử dụng lý thuyếttập thô (39)
    • 3.3.1 Phương pháp lựa chọn thuộc tính sử dụng ma trậnphânbiệt (40)
    • 3.3.2 Phương pháp rút gọn thuộc tính dựa vào độphụ thuộc (44)
    • 3.3.3 Phương pháp rút gọn thuộc tính sử dụng sử dụng độ phụ thuộctương đối (46)
    • 3.3.4 Phương pháp rút gọn thuộc tính sử dụng Entropythông tin (49)
    • 3.3.5 Phương pháp lựa chọn thuộc tính dựa trêngom cụm (51)
  • 3.4 Đề xuất thuật toán rút gọn thuộc tính dựa vào gomcụm ACBRC (54)
    • 3.4.1 Ý tưởng và những định nghĩacơbản (54)
    • 3.4.2 Giới thiệu thuậttoánk-medoids (0)
    • 3.4.3 Thuật toán rút gọn thuộc tính dựa vào gomcụm ACBRC (58)
    • 3.4.4 Kết quả thực nghiệm thuậttoán ACBRC (61)
  • 3.5 Kết luậnchương3 (65)
  • 4.1 Mởđầu (0)
  • 4.2 Khái quát bài toán gom cụmdữliệu (68)
    • 4.2.1 Các bước giải bài toán gom cụmdữliệu (0)
    • 4.2.2 Các loại phương pháp gom cụmdữliệu (69)
    • 4.2.3 Các tiêu chí đánh giá một thuật toán gomcụm hiệu (71)
  • 4.3 Gom cụm dữ liệu phân loại sử dụng Lý thuyếttập thô (72)
    • 4.3.1 Thuật toán lựa chọn thuộc tính gomcụm TR (74)
    • 4.3.2 Thuật toán lựa chọn thuộc tính gomcụm MDA (76)
    • 4.3.3 Thuật toánMMR (Min-Min-Roughness) (77)
    • 4.3.4 Thuật toán MGR (MeanGain Ratio) (80)
  • 4.4 Đề xuất thuật toán MMNVI gom cụm dữ liệuphân loại (82)
    • 4.4.1 Ý tưởng và những định nghĩacơ bản (82)
    • 4.4.2 Thuậttoán MMNVI (83)
    • 4.4.3 Độ phức tạp của thuậttoán MMNVI (88)
    • 4.4.4 Nhận xét thuậttoán MMNVI (89)
    • 4.4.5 Kết quả thực nghiệm thuậttoán MMNVI (89)
      • 4.4.5.1 Bộ dữ liệuđánh giá (90)
      • 4.4.5.2 Phương pháp đánh giáhiệu suất (90)
      • 4.4.5.3 Kết quảgom cụm (92)
      • 4.4.5.4 So sánh MMNVI với thuật toán MMRvàMGR (0)
  • 4.5 Kết luậnchương 4 (99)
  • 5.1 Những kết quả và đóng góp chính củaluậnán (101)
  • 5.2 Hướng phát triển củaluận án (0)

Nội dung

Phương pháp lựa chọn thuộc tính và kỹ thuật gom cụm dữ liệu phân loại sử dụng tập thô.Phương pháp lựa chọn thuộc tính và kỹ thuật gom cụm dữ liệu phân loại sử dụng tập thô.Phương pháp lựa chọn thuộc tính và kỹ thuật gom cụm dữ liệu phân loại sử dụng tập thô.Phương pháp lựa chọn thuộc tính và kỹ thuật gom cụm dữ liệu phân loại sử dụng tập thô.Phương pháp lựa chọn thuộc tính và kỹ thuật gom cụm dữ liệu phân loại sử dụng tập thô.Phương pháp lựa chọn thuộc tính và kỹ thuật gom cụm dữ liệu phân loại sử dụng tập thô.Phương pháp lựa chọn thuộc tính và kỹ thuật gom cụm dữ liệu phân loại sử dụng tập thô.Phương pháp lựa chọn thuộc tính và kỹ thuật gom cụm dữ liệu phân loại sử dụng tập thô.Phương pháp lựa chọn thuộc tính và kỹ thuật gom cụm dữ liệu phân loại sử dụng tập thô.Phương pháp lựa chọn thuộc tính và kỹ thuật gom cụm dữ liệu phân loại sử dụng tập thô.Phương pháp lựa chọn thuộc tính và kỹ thuật gom cụm dữ liệu phân loại sử dụng tập thô.Phương pháp lựa chọn thuộc tính và kỹ thuật gom cụm dữ liệu phân loại sử dụng tập thô.Phương pháp lựa chọn thuộc tính và kỹ thuật gom cụm dữ liệu phân loại sử dụng tập thô.Phương pháp lựa chọn thuộc tính và kỹ thuật gom cụm dữ liệu phân loại sử dụng tập thô.Phương pháp lựa chọn thuộc tính và kỹ thuật gom cụm dữ liệu phân loại sử dụng tập thô.Phương pháp lựa chọn thuộc tính và kỹ thuật gom cụm dữ liệu phân loại sử dụng tập thô.Phương pháp lựa chọn thuộc tính và kỹ thuật gom cụm dữ liệu phân loại sử dụng tập thô.Phương pháp lựa chọn thuộc tính và kỹ thuật gom cụm dữ liệu phân loại sử dụng tập thô.Phương pháp lựa chọn thuộc tính và kỹ thuật gom cụm dữ liệu phân loại sử dụng tập thô.Phương pháp lựa chọn thuộc tính và kỹ thuật gom cụm dữ liệu phân loại sử dụng tập thô.Phương pháp lựa chọn thuộc tính và kỹ thuật gom cụm dữ liệu phân loại sử dụng tập thô.Phương pháp lựa chọn thuộc tính và kỹ thuật gom cụm dữ liệu phân loại sử dụng tập thô.Phương pháp lựa chọn thuộc tính và kỹ thuật gom cụm dữ liệu phân loại sử dụng tập thô.Phương pháp lựa chọn thuộc tính và kỹ thuật gom cụm dữ liệu phân loại sử dụng tập thô.Phương pháp lựa chọn thuộc tính và kỹ thuật gom cụm dữ liệu phân loại sử dụng tập thô.Phương pháp lựa chọn thuộc tính và kỹ thuật gom cụm dữ liệu phân loại sử dụng tập thô.Phương pháp lựa chọn thuộc tính và kỹ thuật gom cụm dữ liệu phân loại sử dụng tập thô.Phương pháp lựa chọn thuộc tính và kỹ thuật gom cụm dữ liệu phân loại sử dụng tập thô.Phương pháp lựa chọn thuộc tính và kỹ thuật gom cụm dữ liệu phân loại sử dụng tập thô.Phương pháp lựa chọn thuộc tính và kỹ thuật gom cụm dữ liệu phân loại sử dụng tập thô.Phương pháp lựa chọn thuộc tính và kỹ thuật gom cụm dữ liệu phân loại sử dụng tập thô.Phương pháp lựa chọn thuộc tính và kỹ thuật gom cụm dữ liệu phân loại sử dụng tập thô.

Các khái niệm cơ bản của lý thuyếttậpthô

Hệthông tin

Một tập dữ liệu có thể được biểu diễn dưới dạng một bảng, trong đó mỗi hàng biểu diễnmộtđốitượng,mộttrườnghợphaymộtsựkiện,mỗicộtbiểudiễnmộtthuộctính,một tínhchấthaymộtsốđocóthểđođượctrênmỗiđốitượng.Tronglýthuyếttậpthô,một bảngdữliệunhưvậyđượcgọilàmộthệthôngtin.Mộtcáchhìnhthức,ngườitađịnhnghĩa hệ thông tin nhưsau: Định nghĩa 2.1.[8]Hệ thông tin là một bộ đôi𝐼𝑆 = (𝑈, 𝐴), trong đó𝑈là một tậphữu hạn, không rỗng các đối tượng,𝐴là một tập hữu hạn, không rỗng các thuộc tính, mỗi

𝑎 ∈ 𝐴là một ánh xạ𝑎 ∶ 𝑈 →𝑉 𝑎 , trong đó𝑉 𝑎 ký hiệu miền giát r ị c ủ a𝑎.

Quan hệ không phân biệt được và các xấp xỉ của mộttập hợp

[8] Chohệthôngtinlàmộtbộtứ𝐼𝑆=(𝑈, 𝐴).Mỗitậpconcácthuộctính𝐵⊆𝐴xácđịnhmộtquanhệ,kýhi ệulà𝐼𝑁𝐷(𝐵),gọilàquanhệkhôngphânbiệtđược,nhưsau:

Nếu hai đối tượng(𝑢, 𝑣)∈ 𝐼𝑁𝐷(𝐵)thì hai đối tượng này sẽ không phân biệt được bởi các thuộc tính thuộc tập𝐵.

Rõràng𝐼𝑁𝐷(𝐵)làmộtquanhệtươngđương,nóphânchia𝑈thànhcáccáclớptương đương rời nhau, trong đó hai đối tượng thuộc cùng một lớp nếu chúng có cùng giá trị đối với𝐵.Gọi𝑈/𝐼𝑁𝐷(𝐵) (hayviếttắt𝑈/𝐵)làhọcủatấtcảcáclớptươngđươngcủa𝐼𝑁𝐷(𝐵).Vớimọiđốitượng𝑥∈𝑈,kýhiệu[𝑥]

𝐵làlớptươngđươngcủaquanhệ𝐼𝑁𝐷(𝐵)chứaphần tử𝑥,và gọi[𝑥] 𝐵 là lớp tương đương của𝑥trong quan hệ𝐼𝑁𝐷(𝐵). Định nghĩa 2.3.[8]Cho hệ thông tin là một bộ tứ𝐼𝑆 =(𝑈, 𝐴, 𝑉, 𝑓),𝐵 ⊆ 𝐴và𝑋 ⊆

𝑈, B-xấp xỉ dưới của𝑋, ký hiệu là𝐵(𝑋),và𝐵-xấp xỉ trên của𝑋, ký hiệu là𝐵(𝑋), đượcđịnh nghĩa tương ứng như sau:

∈𝐵𝑋thì nócó thểthuộc vào tập𝑋.Hiển nhiên, ta có𝐵 𝑋⊆ 𝑋 ⊆ 𝐵𝑋.𝑋được gọi là địnhnghĩađược nếu𝐵 𝑋=𝐵𝑋,trườnghợpngượclại,𝑋 ượcđều gọilàtậpthôvớiB-biên

𝐵𝑁 𝐵 (𝑋)=𝐵𝑋−𝐵 𝑋.M ộ t c á c h t ự n h i ê n , m ộ t t ậ p t h ô 𝑋có thể được xấp xỉ bằng𝐵 𝑋 và/hoặc𝐵𝑋. Định nghĩa 2.4.[8]Cho hệ thông tin𝐼𝑆 = (𝑈, 𝐴),𝐵 ⊆ 𝐴và𝑋 ⊆𝑈.Độ chính xáccủa xấp xỉ𝑋thông qua𝐵được định nghĩabởi

Trong suốt luận án này,|𝑋|ký hiệu số phần tử của tập𝑋. Định nghĩa 2.5.[8]Cho hệ thông tin𝐼𝑆 = (𝑈, 𝐴),𝐵 ⊆ 𝐴và𝑋 ⊆ 𝑈 Độ thô(roughness) của𝑋đối với𝐵được định nghĩa là

Hiển nhiên,0 ≤𝑅 𝐵 (𝑋)≤1.Nếu𝑅 𝐵 (𝑋)= 0,thì𝐵 𝑋=𝐵𝑋,𝐵-biêncủa𝑋làt ậ p rỗng, và𝑋là tập rõ đối với𝐵 Nếu𝑅 𝐵 (𝑋)< 1, thì𝐵𝑋 ⊂ 𝐵𝑋,𝐵-biên của𝑋là khác rỗng, và𝑋là tập thô đối với𝐵.

Bảngquyết định

Định nghĩa 2.6.[8, 10]Bảng quyết định là một hệ thông tin dạng𝐷𝑇 = (𝑈, 𝐶

∪{𝑑}),trong đó𝑑 ∉ 𝐶là một thuộc tính riêng biệt được gọi là thuộc tính quyết định Các thuộctính trong𝐶được gọi là các thuộc tính điều kiện. Định nghĩa 2.7.[8, 10]Cho𝐷𝑇 = (𝑈, 𝐶 ∪ {𝑑})là một bảng quyết định và tập conthuộc tính điều kiện𝐵 ⊆ 𝐶 Vùng dương của𝑑đối với𝐵, ký hiệu là𝑃𝑂𝑆 𝐵 (𝑑), được xácđịnh như sau

Vùngdương𝑃𝑂𝑆 𝐵 (𝑑)baogồmnhữngđốitượngchắcchắncóthểđượcphânvàomột số lớp quyết định bằng cách kiểm tra tất cả các thuộc tính có trong𝐵.Nếu𝑃𝑂𝑆 𝐵 (𝑑)= 𝑈, thì bảng quyết định𝐷𝑇là nhất quán, ngược lại𝐷𝑇là không nhấtquán. Định nghĩa 2.8.[8, 10]Cho𝐷𝑇 = (𝑈, 𝐶 ∪ {𝑑})là một bảng quyết định, thuộc tính

𝑐𝐶được gọi là không cần thiết trong bảng quyết định DT nếu

𝑃𝑂𝑆 𝐶 (𝑑)= 𝑃𝑂𝑆(𝐶 \ {{𝑐}})(𝑑) (2.7) ngược lại,𝑐được gọi là cần thiết. Định nghĩa 2.9.[8, 10]Bảng quyết định𝐷𝑇 = (𝑈, 𝐶 ∪ {𝑑})được gọi là độc lập nếumọi thuộc tính𝑐𝐶đều cần thiết Tập tất cả các thuộc tính cần thiết trong DT được gọi làtập lõi và được ký hiệu𝐶𝑜𝑟𝑒(𝐶) Lúc đó, một thuộc tính cần thiết còn được gọi là thuộctính lõi. Định nghĩa 2.10.[8, 10]Tập các thuộc tính𝑅𝐴được gọi là một rút gọn của bảngquyếtđịnh𝐷𝑇=(𝑈, 𝐶∪{𝑑})nếunólàtậpcontốitiểuthỏamãnPOS R (d)=POS C (d).Nhưvậy,tậ prútgọnlàtậpcontốitiểucácthuộctínhcókhảnăngphânlớpđúngcácđốitượng trong𝑈như toàn bộ tập thuộc tính𝐶.

Rõrànglàcóthểcónhiềutậprútgọncủa𝐶.Tậptấtcảcáctậprútgọncủabảngquyết địnhDTđược ký hiệu là𝑅𝑒𝑑(𝐶).Một thuộc tính là cần thiết khi và chỉ khi nó thuộc vào mọi tập rút gọn củaC.Điều đó được thể hiện trong mệnh đềsau.

Mệnh đề 2.1.[8, 10]Cho bảng quyết định𝐷𝑇 = (𝑈, 𝐶 ∪ {𝑑}) Ta có:

(2.8) Định nghĩa 2.11.[8, 10]Cho bảng quyết định𝐷𝑇 = (𝑈, 𝐶 ∪ {𝑑}) Với tập con𝐵 ⊆

𝐶, độ phụ thuộc𝛾 𝐵 (𝑑)của𝑑vào𝐵được định nghĩa như sau:

Rõ ràng,0 ≤ 𝛾 𝐵 (𝑑)≤ 1.Nếu𝛾 𝐵 (𝑑)= 1, thì ta nói rằng𝑑phụ thuộc hoàn toàn vào𝐵,còn nếu0

Ngày đăng: 15/12/2023, 21:01

HÌNH ẢNH LIÊN QUAN

BẢNG THUẬT NGỮ ANH - VIỆT - Phương pháp lựa chọn thuộc tính và kỹ thuật gom cụm dữ liệu phân loại sử dụng tập thô
BẢNG THUẬT NGỮ ANH - VIỆT (Trang 7)
Bảng 3.1Bảng quyết định ví dụ 3.1. - Phương pháp lựa chọn thuộc tính và kỹ thuật gom cụm dữ liệu phân loại sử dụng tập thô
Bảng 3.1 Bảng quyết định ví dụ 3.1 (Trang 42)
Bảng 3.2Ma trận phân biệt của Bảng quyết định 3.1. - Phương pháp lựa chọn thuộc tính và kỹ thuật gom cụm dữ liệu phân loại sử dụng tập thô
Bảng 3.2 Ma trận phân biệt của Bảng quyết định 3.1 (Trang 43)
Bảng 3.3Bảng quyết định - Phương pháp lựa chọn thuộc tính và kỹ thuật gom cụm dữ liệu phân loại sử dụng tập thô
Bảng 3.3 Bảng quyết định (Trang 46)
Hình 3.1Hình minh họa thuật toán ACBRC - Phương pháp lựa chọn thuộc tính và kỹ thuật gom cụm dữ liệu phân loại sử dụng tập thô
Hình 3.1 Hình minh họa thuật toán ACBRC (Trang 60)
Bảng 3.4Bảng mô tả các tập dữ liệu thực nghiệm - Phương pháp lựa chọn thuộc tính và kỹ thuật gom cụm dữ liệu phân loại sử dụng tập thô
Bảng 3.4 Bảng mô tả các tập dữ liệu thực nghiệm (Trang 62)
Bảng 3.5 cho thấy các thuộc tính chọn được bởi ba thuật toán rút gọn thuộc tính ACBRC,QuickReductvàCEBARKNC,khichúngđượcápdụngtrênmỗitậpdữliệutrong bảng3.4. - Phương pháp lựa chọn thuộc tính và kỹ thuật gom cụm dữ liệu phân loại sử dụng tập thô
Bảng 3.5 cho thấy các thuộc tính chọn được bởi ba thuật toán rút gọn thuộc tính ACBRC,QuickReductvàCEBARKNC,khichúngđượcápdụngtrênmỗitậpdữliệutrong bảng3.4 (Trang 62)
Bảng 3.5Những thuộc tính được chọn bởi ba giải thuật rút gọn thuộc tính - Phương pháp lựa chọn thuộc tính và kỹ thuật gom cụm dữ liệu phân loại sử dụng tập thô
Bảng 3.5 Những thuộc tính được chọn bởi ba giải thuật rút gọn thuộc tính (Trang 63)
Bảng 3.6Bảng so sánh thời gian thực hiện của các thuật toán (theo giây) - Phương pháp lựa chọn thuộc tính và kỹ thuật gom cụm dữ liệu phân loại sử dụng tập thô
Bảng 3.6 Bảng so sánh thời gian thực hiện của các thuật toán (theo giây) (Trang 63)
Bảng 3.8Độ chính xác phân lớp với các thuộc tính được chọn bởi ACBRC - Phương pháp lựa chọn thuộc tính và kỹ thuật gom cụm dữ liệu phân loại sử dụng tập thô
Bảng 3.8 Độ chính xác phân lớp với các thuộc tính được chọn bởi ACBRC (Trang 64)
Bảng 3.7Độ chính xác phân lớp khi chưa rút gọn thuộc tính - Phương pháp lựa chọn thuộc tính và kỹ thuật gom cụm dữ liệu phân loại sử dụng tập thô
Bảng 3.7 Độ chính xác phân lớp khi chưa rút gọn thuộc tính (Trang 64)
Bảng 3.9Độ chính xác phân lớp bằng C5.0 sau khi sử dụng các phương pháp rút - Phương pháp lựa chọn thuộc tính và kỹ thuật gom cụm dữ liệu phân loại sử dụng tập thô
Bảng 3.9 Độ chính xác phân lớp bằng C5.0 sau khi sử dụng các phương pháp rút (Trang 65)
Bảng 3.10Độ chính xác phân lớp Bayes sử dụng các thuật toán rút gọn thuộc tính - Phương pháp lựa chọn thuộc tính và kỹ thuật gom cụm dữ liệu phân loại sử dụng tập thô
Bảng 3.10 Độ chính xác phân lớp Bayes sử dụng các thuật toán rút gọn thuộc tính (Trang 65)
Bảng 4.1Hệ thông tin về chất lượng đầu vào của sinh viên Sinh viên Bằng cấp - Phương pháp lựa chọn thuộc tính và kỹ thuật gom cụm dữ liệu phân loại sử dụng tập thô
Bảng 4.1 Hệ thông tin về chất lượng đầu vào của sinh viên Sinh viên Bằng cấp (Trang 87)
Bảng 4.3Tám bộ dữ liệu chuẩn UCI - Phương pháp lựa chọn thuộc tính và kỹ thuật gom cụm dữ liệu phân loại sử dụng tập thô
Bảng 4.3 Tám bộ dữ liệu chuẩn UCI (Trang 90)
Bảng 4.4Bảng dự phòng - Phương pháp lựa chọn thuộc tính và kỹ thuật gom cụm dữ liệu phân loại sử dụng tập thô
Bảng 4.4 Bảng dự phòng (Trang 91)
Bảng 4.6Kết quả gom cụm MMNVI trên tập dữ liệu Breast Cancer Wisconsin. - Phương pháp lựa chọn thuộc tính và kỹ thuật gom cụm dữ liệu phân loại sử dụng tập thô
Bảng 4.6 Kết quả gom cụm MMNVI trên tập dữ liệu Breast Cancer Wisconsin (Trang 93)
Bảng 4.5Kết quả gom cụm MMNVI trên tập dữ liệu Soybean Small - Phương pháp lựa chọn thuộc tính và kỹ thuật gom cụm dữ liệu phân loại sử dụng tập thô
Bảng 4.5 Kết quả gom cụm MMNVI trên tập dữ liệu Soybean Small (Trang 93)
Bảng 4.6 – 4.12 cho kết quả gom cụm của thuật toán MMNVI trên 7 bộ dữ liệu UCI còn lại. - Phương pháp lựa chọn thuộc tính và kỹ thuật gom cụm dữ liệu phân loại sử dụng tập thô
Bảng 4.6 – 4.12 cho kết quả gom cụm của thuật toán MMNVI trên 7 bộ dữ liệu UCI còn lại (Trang 93)
Bảng 4.9Kết quả gom cụm MMNVI trên tập dữ liệu Chess. - Phương pháp lựa chọn thuộc tính và kỹ thuật gom cụm dữ liệu phân loại sử dụng tập thô
Bảng 4.9 Kết quả gom cụm MMNVI trên tập dữ liệu Chess (Trang 94)
Bảng 4.8Kết quả gom cụm MMNVI trên tập dữ liệu Vote. - Phương pháp lựa chọn thuộc tính và kỹ thuật gom cụm dữ liệu phân loại sử dụng tập thô
Bảng 4.8 Kết quả gom cụm MMNVI trên tập dữ liệu Vote (Trang 94)
Bảng 4.13Độ thuần khiết tổng thể của 3 thuật toán trên 8 bộ dữ liệu. - Phương pháp lựa chọn thuộc tính và kỹ thuật gom cụm dữ liệu phân loại sử dụng tập thô
Bảng 4.13 Độ thuần khiết tổng thể của 3 thuật toán trên 8 bộ dữ liệu (Trang 96)
Hình 4.1Hình minh họa so sánh độ thuần khiết tổng thể của ba thuật toán trên tám tậpdữ - Phương pháp lựa chọn thuộc tính và kỹ thuật gom cụm dữ liệu phân loại sử dụng tập thô
Hình 4.1 Hình minh họa so sánh độ thuần khiết tổng thể của ba thuật toán trên tám tậpdữ (Trang 97)
Bảng 4.14Chỉ số ngẫu nhiên hiệu chỉnh (ARI) của ba thuật toán trên 8 tập dữ liệu. - Phương pháp lựa chọn thuộc tính và kỹ thuật gom cụm dữ liệu phân loại sử dụng tập thô
Bảng 4.14 Chỉ số ngẫu nhiên hiệu chỉnh (ARI) của ba thuật toán trên 8 tập dữ liệu (Trang 97)
Hình 4.2Hình minh họa so sánh chỉ số ngẫu nhiên hiệu chỉnh trung bình của ba thuật - Phương pháp lựa chọn thuộc tính và kỹ thuật gom cụm dữ liệu phân loại sử dụng tập thô
Hình 4.2 Hình minh họa so sánh chỉ số ngẫu nhiên hiệu chỉnh trung bình của ba thuật (Trang 98)
Hình 4.3Hình minh họa so sánh thông tin tương hỗ chuẩn hóa của ba thuật toán đối với - Phương pháp lựa chọn thuộc tính và kỹ thuật gom cụm dữ liệu phân loại sử dụng tập thô
Hình 4.3 Hình minh họa so sánh thông tin tương hỗ chuẩn hóa của ba thuật toán đối với (Trang 99)

TÀI LIỆU CÙNG NGƯỜI DÙNG

TÀI LIỆU LIÊN QUAN

w