nghiên cứu một số thuật toán cụm mờ và ứng dụng vào bài toán phân loại sinh viên

BỘ CÔNG THƯƠNG TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHIỆP THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH TRƯƠNG MINH TUẤN NGHIÊN CỨU MỘT SỐ THUẬT TOÁN PHÂN CỤM MỜ VÀ ỨNG DỤNG VÀO BÀI TOÁN PHÂN LOẠI SINH VIÊN Chuyên ngành: KHOA

Trang 1

BỘ CÔNG THƯƠNG

TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHIỆP THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

TRƯƠNG MINH TUẤN

NGHIÊN CỨU MỘT SỐ THUẬT TOÁN PHÂN CỤM MỜ VÀ ỨNG DỤNG VÀO BÀI TOÁN

PHÂN LOẠI SINH VIÊN

Chuyên ngành: KHOA HỌC MÁY TÍNH Mã chuyên ngành: 60480101

LUẬN VĂN THẠC SĨ

THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH, NĂM 2021

luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hopluan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hopluan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop

luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hopluan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hopluan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hopluan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hopluan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hopluan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hopluan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hopluan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hopluan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hopluan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hopluan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hopluan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hopluan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hopluan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hopluan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hopluan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hopluan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hopluan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hopluan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hopluan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hopluan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hopluan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hopluan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hopluan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hopluan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hopluan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hopluan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hopluan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hopluan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hopluan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hopluan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hopluan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hopluan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hopluan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hopluan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hopluan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop

luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hopluan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hopluan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hopluan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hopluan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hopluan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hopluan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hopluan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hopluan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop

Trang 2

Công trình được hoàn thành tại Trường Đại học Công nghiệp TP Hồ Chí Minh Người hướng dẫn khoa học: Tiến sĩ Đặng Quang Vinh

Luận văn thạc sĩ được bảo vệ tại Hội đồng chấm bảo vệ Luận văn thạc sĩ Trường Đại học Công nghiệp thành phố Hồ Chí Minh ngày 18 tháng 11 năm 2021

Thành phần Hội đồng đánh giá luận văn thạc sĩ gồm:

1 PGS.TS Huỳnh Trung Hiếu - Chủ tịch Hội đồng 2 PGS.TS Nguyễn Hoà - Phản biện 1

3 TS Lê Thành Sách - Phản biện 2 4 TS Lê Nhật Duy - Ủy viên 5 TS Phạm Thị Thiết - Thư ký

(Ghi rõ họ, tên, học hàm, học vị của Hội đồng chấm bảo vệ luận văn thạc sĩ)

CÔNG NGHỆ THÔNG TIN

Trang 3

NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ

Họ tên học viên: Trương Minh Tuấn MSHV: 18104761 Ngày, tháng, năm sinh: 29/09/1987 Nơi sinh: Long An

Chuyên ngành: Khoa học máy tính Mã chuyên ngành: 60480101

I TÊN ĐỀ TÀI:

Nghiên cứu một số thuật toán phân cụm mờ và ứng dụng vào bài toán phân loại sinh viên

NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG:

- Nghiên cứu phương pháp phân cụm với thuật toán K-Means, thuật toán FCM (Fuzzy C-means, thuật toán εFCM (ε Insensitive Fuzzy C-means)

- Áp dụng mô hình phân cụm để giải quyết bài toán phân loại kết quả học tập sinh viên tại trường Cao đẳng Y tế Đồng Tháp

II NGÀY GIAO NHIỆM VỤ: 29/12/2020

III NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ: 20/10/2021

IV NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: Tiến sĩ Đặng Quang Vinh

Tp Hồ Chí Minh, ngày … tháng … năm 2021

NGƯỜI HƯỚNG DẪN

Ts Đặng Quang Vinh

CHỦ NHIỆM BỘ MÔN ĐÀO TẠO

TRƯỞNG KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

Trang 4

i

LỜI CẢM ƠN

Để hoàn thành được luận văn này, ngoài sự nỗ lực của cá nhân, em xin chân thành cảm ơn quý Thầy cô trong Khoa Công nghệ thông tin, trường Đại học Công nghiệp TPHCM đã tận tình giảng dạy, trang bị cho em những kiến thức quý báo trong những chương trình đào tạo Cao học

Đặc biệt, em xin bày tỏ lòng biết ơn chân thành đến Thầy Tiến sĩ Đặng Quang Vinh – người trực tiếp hướng dẫn em Nhờ sự định hướng đúng đắng ngay từ đầu của Thầy nên em mới có thể hoàn thành luận văn cao học của mình

Ngoài ra, em xin chân thành cảm ơn TS Lê Nhật Duy – Phó trưởng khoa Công nghệ thông tin đã hướng dẫn và giúp đỡ em trong quá trình học tập cũng như các quy trình, biểu mẫu để hoàn thành luận văn này, từ khi bắt đầu đăng ký đề cương đến khi bảo vệ luận văn

Em cũng xin cám ơn đến Trường Cao đẳng Y tế Đồng Tháp đã tạo điều kiện tốt nhất trong việc sử dụng dữ liệu nhà trường cho mục đích nghiên cứu luận văn này, đồng thời vừa giúp em vừa hoàn thành công việc cơ quan, vừa có thể học tập, nghiên cứu và hoàn thành chương trình cao học

Và cuối cùng, em xin chân thành cảm ơn sự động viên từ gia đình, bạn bè và đặc biệt là sự chia sẽ, thấu hiểu từ vợ Lê Thị Huỳnh Anh để em có thể tập trung hoàn thành khoá học và làm tốt nghiên cứu luận văn này

Một lần nữa, xin trân trọng cảm ơn!

Trang 5

ii

TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ

Đánh giá kết quả học tập và phân loại sinh viên là một trong những vấn đề quan trọng của quá trình đào tạo trong môi trường giáo dục Hiện nay các quy định của Bộ Lao động Thương binh – Xã hội [1] về xếp loại học lực và rèn luyện của sinh viên đều dựa theo thang điểm cứng, kết quả học tập của các cơ sở đào tạo, các đối tượng sinh viên khác nhau trong cùng một trường đào tạo thường có sự khác biệt do chủ quan trong đánh giá kết quả học tập của từng học phần, module Do đó, nhà trường cần có một công cụ xếp loại mềm, sử dụng nhiều tiêu chí đánh giá và công cụ để so sánh, điều chỉnh kết quả phân loại học tập của sinh viên theo các nhóm đối tượng khác nhau, điều này giúp cho Nhà trường, nhà tuyển dụng dễ dàng trong việc giới thiệu ứng cử viên sau khoá học Đây cũng là mục tiêu kiểm định chất lượng đào tạo, hướng đến nhà trường số hoá quy trình và đánh giá chất lượng kết quả đào tạo một cách rõ ràng, công tâm và đặc biệt là nâng cao chất lượng dạy và học, kết hợp vận dụng Y đức sau khi sinh viên tốt nghiệp

Tác giả từng bước cài đặt thuật toán phân cụm K-mean, phân cụm Fuzzy C-mean (FCM) [2], phân cụm ε Insensitive Fuzzy C-Means (εFCM) để kiểm tra kết quả so sánh với 15 tập dữ liệu khi xuất ra bao gồm hệ cao đẳng chính quy các ngành Dược học, Điều dưỡng, Kỹ thuật xét nghiệm, Phục hồi chức năng, hệ cao đẳng liên thông các ngành Dược học, Điều dưỡng, Hộ sinh và hệ trung cấp Y sỹ chính quy quốc tế Campuchia Từ những kết quả thu được, tác giả thực hiện biễu mẫu để so sánh các kết quả cụ thể từ quy chế cứng của Bộ và thông qua các thuật toán phân cụm đã cài đặt

123docz.net - File bi loi xin lienhe: lethikim34079@hotmail.com

Trang 6

iii

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của bản thân tôi Những kết quả nghiên cứu, phân tích và các kết luận trong luận văn này hoàn toàn là trung thực và không sao chép từ bất kỳ một nguồn nào hay dưới bất kỳ hình thức nào Việc tham khảo các nguồn tài liệu (nếu có) đã được thực hiện trích dẫn và ghi nguồn tài liệu tham khảo đúng quy định

Học viên

Trương Minh Tuấn

123docz.net - File bi loi xin lienhe: lethikim34079@hotmail.com

Trang 7

2 Mục tiêu nghiên cứu 2

3 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu 2

4 Cách tiếp cận và phương pháp nghiên cứu 3

5 Ý nghĩa thực tiễn của đề tài 4

CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN VỀ LĨNH VỰC NGHIÊN CỨU 6

1.1 Tổng quan về đề tài 6

1.2 Tổng quan nghiệp vụ xếp loại sinh viên 6

1.2.1 Cách tính điểm kết quả học tập học kỳ/năm học/khoá học 7

1.2.2 Cách quy đổi điểm kết quả học tập học kỳ/năm học/khoá học 8

CHƯƠNG 2 CƠ SỞ LÝ THUYẾT 12

2.1 Tổng quan về khai phá dữ liệu: 12

2.1.1 Giới thiệu khai phá dữ liệu 12

2.1.2 Quá trình khám phá tri thức 12

2.1.3 Các giai đoạn của quá trình khai phá dữ liệu 13

2.1.4 Các phương pháp khai phá dữ liệu 14

2.1.5 Các hướng tiếp cận cơ bản và kỹ thuật áp dụng 14

Trang 8

2.2.3 Những kỹ thuật tiếp cận trong phân cụm dữ liệu 17

2.3 Kỹ thuật phân cụm dữ liệu mờ 17

2.3.1 Giới thiệu về phân cụm mờ 17

2.3.2 Lý thuyết gom cụm (Clustering): 19

2.3.3 Thuật toán K-Means: 19

2.3.4 Thuật toán FCM (Fuzzy C-Means): 21

2.3.5 Thuật toán 𝜺FCM (𝜺 −Insensitive Fuzzy C-Means) 22

CHƯƠNG 3 ÁP DỤNG KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 24

3.1 Cách tổ chức thực nghiệm 24

3.2 Chuẩn bị cài đặt thực nghiệm: 26

3.3 Thực nghiệm với tập dữ liệu và đánh giá kết quả: 28

3.3.1 Thực nghiệm với dữ liệu CĐCQ Dược học khoá 6 28

3.3.2 Thực nghiệm với dữ liệu CĐCQ Điều dưỡng khoá 6 30

3.3.3 Thực nghiệm với dữ liệu CĐCQ Kỹ thuật xét nghiệm khoá 6 32

3.3.4 Thực nghiệm với dữ liệu CĐCQ Phục hồi chức năng khoá 6 34

3.3.5 Thực nghiệm với dữ liệu CĐCQ Dược học khoá 7 36

3.3.6 Thực nghiệm với dữ liệu CĐCQ Điều dưỡng khoá 7 38

3.3.7 Thực nghiệm với dữ liệu CĐCQ Kỹ thuật xét nghiệm khoá 7 40

3.3.8 Thực nghiệm với dữ liệu CĐCQ Phục hồi chức năng khoá 7 42

3.3.9 Thực nghiệm với dữ liệu CĐLT Dược học khoá 4 44

3.3.10 Thực nghiệm với dữ liệu CĐLT Điều dưỡng khoá 4 46

3.3.11 Thực nghiệm với dữ liệu CĐLT Hộ sinh khoá 4 48

3.3.12 Thực nghiệm với dữ liệu CĐLT Dược học khoá 5 50

3.3.13 Thực nghiệm với dữ liệu CĐLT Điều dưỡng khoá 5 52

3.3.14 Thực nghiệm với dữ liệu CĐLT Hộ sinh khoá 5 54 luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hopluan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hopluan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop

Trang 9

vi

3.3.15 Thực nghiệm với dữ liệu TCCQ Y sỹ khoá 6 Campuchia 56

3.4 Bàn luận thực nghiệm 58

KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 59

DANH MỤC CÔNG TRÌNH ĐÃ CÔNG BỐ CỦA HỌC VIÊN 61

TÀI LIỆU THAM KHẢO 62

LÝ LỊCH TRÍCH NGANG CỦA HỌC VIÊN 64

Trang 10

vii

DANH MỤC HÌNH ẢNH

Hình 2.1 Quá trình khám phá tri thức 12

Hình 2.2 Quá trình khai phá dữ liệu 13

Hình 2.3 Mô tả tập dữ liệu được phân thành 3 cụm 16

Hình 2.4 Minh hoạ khái niệm gọm cụm 19

Hình 3.1 Mô hình cơ sở dữ liệu quan hệ trên phần mềm 24

Hình 3.2 Tập dữ liệu sau khi xử lý 26

Hình 3.3 Data Visualization Kmean với dữ liệu CĐCQ Dược học khoá 6 28

Hình 3.4 Data Visualization FCM với dữ liệu CĐCQ Dược học khoá 6 28

Hình 3.5 Data Visualization εFCM với dữ liệu CĐCQ Dược học khoá 6 28

Hình 3.6 Data Visualization Kmean với dữ liệu CĐCQ Điều dưỡng khoá 6 30

Hình 3.7 Data Visualization FCM với dữ liệu CĐCQ Điều dưỡng khoá 6 30

Hình 3.8 Data Visualization εFCM với dữ liệu CĐCQ Điều dưỡng khoá 6 30

Hình 3.9 Data Visualization Kmean với dữ liệu CĐCQ KTXN khoá 6 32

Hình 3.10 Data Visualization FCM với dữ liệu CĐCQ KTXN khoá 6 32

Hình 3.11 Data Visualization εFCM với dữ liệu CĐCQ KTXN khoá 6 32

Hình 3.12 Data Visualization Kmean với dữ liệu CĐCQ PHCN khoá 6 34

Hình 3.13 Data Visualization FCM với dữ liệu CĐCQ PHCN khoá 6 34

Hình 3.14 Data Visualization εFCM với dữ liệu CĐCQ PHCN khoá 6 34

Hình 3.15 Data Visualization Kmean với dữ liệu CĐCQ Dược học khoá 7 36

Hình 3.16 Data Visualization FCM với dữ liệu CĐCQ Dược học khoá 7 36

Hình 3.17 Data Visualization εFCM với dữ liệu CĐCQ Dược học khoá 7 36

Hình 3.18 Data Visualization Kmean với dữ liệu CĐCQ Điều dưỡng khoá 7 38

Hình 3.19 Data Visualization FCM với dữ liệu CĐCQ Điều dưỡng khoá 7 38

Hình 3.20 Data Visualization εFCM với dữ liệu CĐCQ Điều dưỡng khoá 7 38

Hình 3.21 Data Visualization Kmean với dữ liệu CĐCQ KTXN khoá 7 40

Hình 3.22 Data Visualization FCM với dữ liệu CĐCQ KTXN khoá 7 40

Hình 3.23 Data Visualization εFCM với dữ liệu CĐCQ KTXN khoá 7 40

Hình 3.24 Data Visualization Kmean với dữ liệu CĐCQ PHCN khoá 7 42 luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hopluan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hopluan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop

Trang 11

viii

Hình 3.25 Data Visualization FCM với dữ liệu CĐCQ PHCN khoá 7 42

Hình 3.26 Data Visualization εFCM với dữ liệu CĐCQ PHCN khoá 7 42

Hình 3.27 Data Visualization Kmean với dữ liệu CĐLT Dược học khoá 4 44

Hình 3.28 Data Visualization FCM với dữ liệu CĐLT Dược học khoá 4 44

Hình 3.29 Data Visualization εFCM với dữ liệu CĐLT Dược học khoá 4 44

Hình 3.30 Data Visualization Kmean với dữ liệu CĐLT Điều dưỡng khoá 4 46

Hình 3.31 Data Visualization FCM với dữ liệu CĐLT Điều dưỡng khoá 4 46

Hình 3.32 Data Visualization εFCM với dữ liệu CĐLT Điều dưỡng khoá 4 46

Hình 3.33 Data Visualization Kmean với dữ liệu CĐLT Hộ sinh khoá 4 48

Hình 3.34 Data Visualization FCM với dữ liệu CĐLT Hộ sinh khoá 4 48

Hình 3.35 Data Visualization εFCM với dữ liệu CĐLT Hộ sinh khoá 4 48

Hình 3.36 Data Visualization Kmean với dữ liệu CĐLT Dược học khoá 5 50

Hình 3.37 Data Visualization FCM với dữ liệu CĐLT Dược học khoá 5 50

Hình 3.38 Data Visualization εFCM với dữ liệu CĐLT Dược học khoá 5 50

Hình 3.39 Data Visualization Kmean với dữ liệu CĐLT Điều dưỡng khoá 5 52

Hình 3.40 Data Visualization FCM với dữ liệu CĐLT Điều dưỡng khoá 5 52

Hình 3.41 Data Visualization εFCM với dữ liệu CĐLT Điều dưỡng khoá 5 52

Hình 3.42 Data Visualization Kmean với dữ liệu CĐLT Hộ sinh khoá 5 54

Hình 3.43 Data Visualization FCM với dữ liệu CĐLT Hộ sinh khoá 5 54

Hình 3.44 Data Visualization εFCM với dữ liệu CĐLT Hộ sinh khoá 5 54

Hình 3.45 Data Visualization Kmean với dữ liệu TCCQ Y sỹ khoá 6 Campuchia 56

Hình 3.46 Data Visualization FCM với dữ liệu TCCQ Y sỹ khoá 6 Campuchia 56

Hình 3.47 Data Visualization εFCM với dữ liệu TCCQ Y sỹ khoá 6 Campuchia 56

Trang 12

ix

DANH MỤC BẢNG BIỂU

Bảng 1.1 Bảng quy đổi từ điểm chữ qua điểm số 8

Bảng 1.2 Xếp loại tốt nghiệp 9

Bảng 3.1 Bảng bộ dữ liệu mẫu 25

Bảng 3.2 Ghi nhận kết quả với dữ liệu CĐCQ Dược học khoá 6 29

Bảng 3.3 Kết quả phân loại với dữ liệu CĐCQ Dược học khoá 6 29

Bảng 3.4 Ghi nhận kết quả với dữ liệu CĐCQ Điều dưỡng khoá 6 31

Bảng 3.5 Kết quả phân loại với dữ liệu CĐCQ Điều dưỡng khoá 6 31

Bảng 3.6 Ghi nhận kết quả với dữ liệu CĐCQ KTXN khoá 6 33

Bảng 3.7 Kết quả phân loại với dữ liệu CĐCQ KTXN khoá 6 33

Bảng 3.8 Ghi nhận kết quả với dữ liệu CĐCQ PHCN khoá 6 35

Bảng 3.9 Kết quả phân loại với dữ liệu CĐCQ PHCN khoá 6 35

Bảng 3.10 Ghi nhận kết quả với dữ liệu CĐCQ Dược học khoá 7 37

Bảng 3.11 Kết quả phân loại với dữ liệu CĐCQ Dược học khoá 7 37

Bảng 3.12 Ghi nhận kết quả với dữ liệu CĐCQ Điều dưỡng khoá 7 39

Bảng 3.13 Kết quả phân loại với dữ liệu CĐCQ Điều dưỡng khoá 7 39

Bảng 3.14 Ghi nhận kết quả với dữ liệu CĐCQ KTXN khoá 7 41

Bảng 3.15 Kết quả phân loại với dữ liệu CĐCQ KTXN khoá 7 41

Bảng 3.16 Ghi nhận kết quả với dữ liệu CĐCQ PHCN khoá 7 43

Bảng 3.17 Kết quả phân loại với dữ liệu CĐCQ PHCN khoá 7 43

Bảng 3.18 Ghi nhận kết quả với dữ liệu CĐLT Dược học khoá 4 45

Bảng 3.19 Kết quả phân loại với dữ liệu CĐLT Dược học khoá 4 45

Bảng 3.20 Ghi nhận kết quả với dữ liệu CĐLT Điều dưỡng khoá 4 47

Bảng 3.21 Kết quả phân loại với dữ liệu CĐLT Điều dưỡng khoá 4 47

Bảng 3.22 Ghi nhận kết quả với dữ liệu CĐLT Hộ sinh khoá 4 49

Bảng 3.23 Kết quả phân loại với dữ liệu CĐLT Hộ sinh khoá 4 49

Bảng 3.24 Ghi nhận kết quả với dữ liệu CĐLT Dược học khoá 5 51

Bảng 3.25 Kết quả phân loại với dữ liệu CĐLT Dược học khoá 5 51 luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hopluan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hopluan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop

Trang 13

x

Bảng 3.26 Ghi nhận kết quả với dữ liệu CĐLT Điều dưỡng khoá 5 53

Bảng 3.27 Kết quả phân loại với dữ liệu CĐLT Điều dưỡng khoá 5 53

Bảng 3.28 Ghi nhận kết quả với dữ liệu CĐLT Hộ sinh khoá 5 55

Bảng 3.29 Kết quả phân loại với dữ liệu CĐLT Hộ sinh khoá 5 55

Bảng 3.30 Ghi nhận kết quả với dữ liệu TCCQ Y sỹ khoá 6 Campuchia 57

Bảng 3.31 Kết quả phân loại với dữ liệu TCCQ Y sỹ khoá 6 Campuchia 57

Trang 14

Trang 15

Tuy nhiên, việc sắp xếp này chưa thể đánh giá hết mọi khía cạnh trong quản lý đào tạo, đặc biệt là chất lượng đào tạo, chương trình đào tạo, khả năng tiếp thu của người học cho đến góc độ tầm quản lý của Nhà quản lý đào tạo Song song việc nâng cao chất lượng dạy và học thì vấn đề có việc làm đối với sinh viên sau khi ra trường được đặt lên hàng đầu, vì nó đánh giá và quyết định thương hiệu, chất lượng đào tạo của Nhà trường cũng như việc đồng hành giữa nhà trường và đơn vị tuyển dụng nhân sự

Nếu theo quy chế của Bộ quy định thì nhà trường đã áp dụng xếp loại sinh viên theo một khía cạnh điểm số nhưng không thể đánh giá cụ thể năng lực của sinh viên thế nào, đồng thời, vấn đề việc làm cho sinh viên khi nhà tuyển dụng đặt ra các vấn đề tiêu chí cụ thể như điểm khoá học, điểm kỹ năng, không tính các học phần điều kiện, học phần không tiên quyết, thì xếp loại sinh viên theo Quy định của Bộ là chưa phù hợp với nhà tuyển dụng Do đó, nhà trường cần có một công cụ xếp loại mềm dẻo hơn, sử dụng nhiều tiêu chí đánh giá hơn để so sánh, điều chỉnh kết quả phân loại của các nhóm đối tượng khác nhau một cách khách quan là cần thiết luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hopluan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hopluan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop

Trang 16

2

Trên thực tế thì bài toán này không mới, nhiều tác giả đã nghiên cứu và có những kết quả rất khả quan, cũng như việc áp dụng tại cơ sở Với sự nâng cao chất lượng đào tạo, hội nhập ASEAN tại Trường Cao đẳng Y tế Đồng Tháp thì việc phân loại sinh viên nằm trong tiêu chí kiểm định chất lượng của nhà trường, là tiêu chí rất quan trọng trong việc lựa chọn những sinh viên ưu tú, có kinh nghiệm cả kiến thức và năng lực thực tế để ứng tuyển tại các đơn vị sử dụng lao động trong nước, đặc biệt là các nước tiên tiến như Nhật, Đài Loan, Đức,

Một trong những thế mạnh của khai phá dữ liệu trong thời đại ngày nay như ứng dụng tài chính [3], chăm sóc sức khoẻ [4], ngành công nghiệp [5], giáo dục [6], Trong nghiên cứu này, tác giả chọn lĩnh vực giáo dục để nghiên cứu, cụ thể là nghiên cứu một số thuật toán phâm cụm mờ và ứng dụng vào bài toán phân loại sinh viên với tập dữ liệu được chọn trên phần mềm quản lý đào tạo tại Trường Cao đẳng Y tế Đồng Tháp Đồng thời, tác giả tiến hành so sánh kết quả học tập giữa quy định của Bộ và các thuật toán phân cụm mà tác giả đã tìm hiểu trong nghiên cứu này

2 Mục tiêu nghiên cứu

Mục tiêu của đề tài là cài đặt các thuật toán phân cụm mờ thực tế trên dữ liệu của phần mềm quản lý Đào tạo tại trường CĐYT Đồng Tháp, qua đó so sánh các kết quả xếp loại của sinh viên theo tiêu chí của Bộ Lao động Thương binh – Xã hội và các thuật toán phân cụm Mô hình bao gồm các phần chính:

- Tìm hiểu các thuật toán phân cụm mờ

- Cài đặt thuật toán phân cụm và đưa ra kết quả xếp loại

- So sánh kết quả xếp loại của sinh viên theo quy chế đào tạo và các thuật toán phân cụm mờ

3 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

Đối tượng nghiên cứu:

- Kết quả học tập của sinh viên Cao đẳng chính quy khóa 6, 7 ngành Dược học, Điều dưỡng, Kỹ thuật xét nghiệm, Phục hồi chức năng đã hoàn thàanh khoá

Trang 17

- Kết quả học tập của sinh viên quốc tế Campuchia hệ trung cấp chính quy khóa 6 ngành Y sỹ đa khoa đã hoàn thành khoá học tại Trường CĐYT Đồng Tháp theo quy định Bộ Lao động – Thương binh xã hội

- Loại trừ các kết quả học tập của sinh viên bảo lưu hoặc thôi học hoặc bị đình chỉ hoặc không đủ dữ liệu các học phần trong kết quả học tập của tất cả các hệ đào tạo trong đối tượng nghiên cứu trên

Phạm vi nghiên cứu: - Lĩnh vực máy học

- Cơ sở dữ liệu sử dụng cho nghiên cứu là hệ quản trị cơ sỡ dữ liệu SQL Server, được trích xuất từ hệ thống phần mềm quản lý đào tạo tại Trường CĐYT Đồng Tháp với các khoá đã ra trường cho đối tượng sinh viên Việt Nam và Campuchia

- Cài đặt và hiện thực thuật toán trên dữ liệu phần mềm Quản lý đào tạo

4 Cách tiếp cận và phương pháp nghiên cứu

Cách tiếp cận:

- Chọn toàn bộ kết quả học tập sinh viên cao đẳng chính quy khóa 6, 7 ngành Dược học, Điều dưỡng, Kỹ thuật xét nghiệm, Phục hồi chức năng và cao đẳng liên thông khóa 4, 5 ngành Dược học, Điều dưỡng, Hộ sinh và sinh viên chính quy quốc tế Campuchia hệ trung cấp chính quy khóa 6 ngành Y sỹ đa khoa, loại trừ sinh viên bảo lưu hoặc thôi học hoặc bị đình chỉ hoặc không đủ dữ liệu các học phần đang theo học tại Trường CĐYT Đồng Tháp

- Kết quả học tập của sinh viên được thu thập từ số liệu có sẵn thông qua phần mềm hệ thống Quản lý đào tạo tại Trường CĐYT Đồng Tháp

Trang 18

4 Phương pháp nghiên cứu:

- Phương pháp nghiên cứu dựa trên tài liệu: Thu thập, phân tích, xử lý thông tin trên các tài liệu có sẵn như báo, tạp chí, đã in ấn hoặc tài liệu đã công bố trên internet liên quan đến đề tài

- Phương pháp nghiên cứu dựa trên thực nghiệm: Xây dựng và cài đặt thuật toán phân cụm mờ thông qua việc thử nghiệm dựa trên cơ sở dữ liệu phần mềm quản lý đào tạo hiện có tại trường; từ đó đưa ra kết quả so sánh theo các hình thức xếp loại sinh viên cụ thể

Phương tiện nghiên cứu:

- Hệ quản trị cơ sở dữ liệu SQL Server 2014

- Ngôn ngữ lập trình Python và công cụ phát triển phần mềm Jupyter Notebook - Thư viện NLP và các gói thư viện hỗ trợ khác

5 Ý nghĩa thực tiễn của đề tài

Hiện nay, ở Việt Nam, việc áp dụng thuật toán phân cụm cho bài toán phân loại sinh viên trên các hệ thống phần mềm Quản lý đào tạo là rất ít, đặc biệt ngành Y tế thì sinh viên có năng lực, có đạo đức với nghề được đặt lên hàng đầu Mặc dù, nhà trường cũng đã có đánh giá xếp loại cho từng sinh viên thông qua quy chế đào tạo; tuy nhiên, nhà trường hướng đến việc đánh giá chất lượng dạy và học, quản lý đào tạo, kiểm định chất lượng,…thì kết quả phân loại theo tiêu chí của nhà tuyển dụng là hết sức cấp bách, vì nó giải quyết nhiều vấn đề sinh viên như chỉ học lý thuyết suông, thực tập ít va chạm, kết quả điểm học tập thì lại cao trong khi việc làm thì không có

Từ những kết quả bước đầu của nghiên cứu này, nhà trường có cái nhìn tổng quát hơn trong quá trình đào tạo của nhà trường, đặc biệt là vấn để việc làm của sinh viên sau khi tốt nghiệp Kết quả nghiên cứu là một phần quan trọng trong tiêu chí đánh giá, xếp loại nhà trường, và tiến đến trường đào tạo chất lượng cao, hội nhập quốc tế ASEAN Song song đó, nhà trường muốn hướng đến chuyển đổi số bằng mô hình hiện thực hoá mọi quá trình đào tạo từ khâu tư vấn tuyển sinh tại các

Trang 19

5

trường THPT đến quá trình đào tạo tại trường và kết quả đầu ra, làm việc tại các cơ sở doanh nghiệp

Trang 20

1.2 Tổng quan nghiệp vụ xếp loại sinh viên

Trường Cao đẳng Y tế Đồng Tháp được thành lập theo quyết định số BGDĐT ngày 09 tháng 04 năm 2011 của Bộ Giáo dục và Đào tạo dựa trên cơ sở Trường Trung cấp Y tế Đồng Tháp Nhà trường căn cứ theo Thông tư số 09/2017/TT-BLĐTBXH [1] về việc tổ chức thực hiện chương trình đào tạo trình độ trung cấp, cao đẳng theo niên chế hoặc theo phương thức tích luỹ mô-đun hoặc tín chỉ; quy chế kiểm tra, thi, xét công nhận tốt nghiệp Nhà trường bám sát 38 điều trong Thông tư để xây dựng các tiêu chí riêng cho việc tổ chức thực hiện chương trình đạo tạo trình độ trung cấp, cao đẳng theo phương thức tích lỹ mô-đun hoặc tín chỉ và được áp dụng từ năm 2017 đến nay cho các ngành đang đào tạo Trong đó có một vấn đề rất quan trọng đó là đánh giá kết quả sinh viên toàn khoá học, bởi vì luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hopluan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hopluan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop

1407/QĐ-luan van tot nghiep, 1407/QĐ-luan van thac si, 1407/QĐ-luan van cao hoc, 1407/QĐ-luan van tong hop 1407/QĐ-luan van tot nghiep, 1407/QĐ-luan van thac si, 1407/QĐ-luan van cao hoc, 1407/QĐ-luan van tong hop 1407/QĐ-luan van tot nghiep, 1407/QĐ-luan van thac si, 1407/QĐ-luan van cao hoc, 1407/QĐ-luan van tong hop 1407/QĐ-luan van tot nghiep, 1407/QĐ-luan van thac si, 1407/QĐ-luan van cao hoc, 1407/QĐ-luan van tong hop1407/QĐ-luan van tot nghiep, 1407/QĐ-luan van thac si, 1407/QĐ-luan van cao hoc, 1407/QĐ-luan van tong hop 1407/QĐ-luan van tot nghiep, 1407/QĐ-luan van thac si, 1407/QĐ-luan van cao hoc, 1407/QĐ-luan van tong hop1407/QĐ-luan van tot nghiep, 1407/QĐ-luan van thac si, 1407/QĐ-luan van cao hoc, 1407/QĐ-luan van tong hop 1407/QĐ-luan van tot nghiep, 1407/QĐ-luan van thac si, 1407/QĐ-luan van cao hoc, 1407/QĐ-luan van tong hopluan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hopluan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hopluan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hopluan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hopluan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hopluan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hopluan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hopluan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hopluan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hopluan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hopluan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hopluan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hopluan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hopluan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hopluan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hopluan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hopluan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hopluan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hopluan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hopluan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hopluan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hopluan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hopluan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hopluan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hopluan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hopluan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hopluan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hopluan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hopluan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hopluan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hopluan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hopluan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hopluan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop

Trang 21

7

đánh giá kết quả học tập sinh viên là một trong những yếu tố quan trọng nhất trong giáo dục đại học Kết quả đánh giá sẽ ảnh hưởng sâu sắc đến sự nghiệp của sinh viên sau này Vì vậy, việc đánh giá cần được thực hiện một cách chuyên nghiệp trong đó cần tập trung nhiều vào đánh giá kiến thức thông qua quá trình kiểm tra và thi cử, cung cấp cho nhà trường các thông tin có giá trị về hiệu quả giảng dạy và các hoạt động dịch vụ hỗ trợ người học

1.2.1 Cách tính điểm kết quả học tập học kỳ/năm học/khoá học

Điểm môn học, mô-đun: bao gồm ĐTB các điểm kiểm tra có trọng số 0,4 và điểm thi kết thúc có trọng số 0,6 ĐTB điểm kiểm tra là trung bình cộng của các điểm kiểm tra thường xuyên, điểm kiểm tra định kỳ theo hệ số của từng loại điểm Trong đó, điểm kiểm tra thường xuyên tính hệ số 1, điểm kiểm tra định kỳ tính hệ số 2 Điểm môn học, mô-đun đạt yêu cầu khi có điểm theo thang điểm 10 đạt từ 4,0 trở lên

Điểm trung bình chung học kỳ/năm học/khoá học và điểm trung bình chung tích luỹ được tính theo công thức sau:

Trang 22

8

Điểm trung bình chung tích luỹ là ĐTB của các môn học, mô-đun mà người học đã tích luỹ được, tính từ đầu khoá học cho tới thời điểm được xem xét vào lúc kết thúc mỗi học kỳ Điểm trung bình chung học kỳ/năm học/khoá học, ĐTB chung tích luỹ bao gồm cả điểm môn học, mô-đun được bảo lưu, không bao gồm điểm môn học, mô-đun được miễn trừ và môn học điều kiện Trường hợp người học được tạm hoãn học môn học, mô-đun thì chưa tính khối lượng học tập của môn học, mô-đun đó trong thời gian tạm hoãn Điểm trung bình chung học kỳ, năm học, ĐTB chung tích luỹ để xét học bổng, khen thưởng sau mỗi học kỳ, năm học hoặc khoá học được tính theo kết quả điểm thi kết thúc môn học, mô-đun lần thứ nhất; để xét điều chỉnh tiến độ học, buộc thôi học được tính theo kết quả thi kết thúc môn học, mô-đun có điểm cao nhất Môn học Giáo dục thể chất, Giáo dục quốc phòng và an ninh là 2 môn điều kiện, kết quả đánh giá 2 môn học này không tính vào ĐTB chung học kỳ, năm học, điểm trung bình chung tích luỹ, xếp loại tốt nghiệp nhưng là một trong các điều kiện để xét hoàn thành khối lượng học tập, xét điều kiện dự thi tốt nghiệp hoặc bảo vệ chuyên đề, khoá luận tốt nghiệp và được ghi vào bảng điểm cấp kèm theo bằng tốt nghiệp

1.2.2 Cách quy đổi điểm kết quả học tập học kỳ/năm học/khoá học

Quy đổi điểm môn học, mô-đun: được tính theo khoản 1 Điều 15 của Thông tư BLĐTBXH [1] theo thang điểm 10 sau khi làm tròn đến một chữ số thập phân sẽ được chuyển thành điểm chữ, và quy đổi từ điểm chữ qua điểm số theo thang điểm 4

Bảng 1.1 Bảng quy đổi từ điểm chữ qua điểm số

Trang 23

Loại Xuất sắc Điểm trung bình chung tích luỹ từ 3,60 đến 4,00 Loại Giỏi Điểm trung bình chung tích luỹ từ 3,20 đến 3,59 Loại Khá Điểm trung bình chung tích luỹ từ 2,50 đén 3,19 Loại Trung bình Điểm trung bình chung tích luỹ từ 2,00 đến 2,49

Người học có điểm xếp loại tốt nghiệp đạt từ loại giỏi trở lên sẽ bị giảm đi một mức xếp loại tốt nghiệp nếu thuộc một trong các trường hợp như: có một môn học hoặc một mô-đun trở lên trong khoá học phải thi lại; bị kỷ luật từ mức cảnh cáo trở lên trong thời gian học tập tại trường

1.3 Các hướng tiếp cận

Tìm hiểu về Thông tư số 09/2017/TT-BLĐTBXH về cách xếp loại điểm trung bình chung khoá học của sinh viên và từ phần mềm quản lý đào tạo hiện có tại trường, qua đó tìm hiểu cấu trúc của Cơ sở dữ liệu để có những đánh giá sơ bộ về phần mềm Từ đó, tác giả tìm hiểu về kết quả học tập của sinh viên theo khoá học có trên phần mềm để có cơ sở tổng hợp những kết quả theo quy định, làm tiền đề cho việc so sánh với kết quả khi sử dụng các thuật toán phân cụm mờ trong đề tài

Trong quá trình tìm hiểu về dữ liệu, tác giả cũng viết một thủ tục với các tham số khác nhau như ngành đào tạo, khoá học để truy xuất dữ liệu từ hệ thống phần mềm quản lý đào tạo hiện có để có cái nhìn tổng quan về dữ liệu của hệ thống với các khoá đã tốt nghiệp ra trường; sau đó, tác giả tiến đến việc làm sạch dữ liệu và mã hoá dữ liệu theo từng ngành đào tạo cụ thể

Trang 24

10

Tác giả từng bước cài đặt thuật toán K-means, thuật toán FCM (Fuzzy c-means) [2], thuật toán εFCM (ε-Insensitive Fuzzy c-means) để kiểm tra với 15 tập dữ liệu cụ thể khi xuất ra bao gồm hệ cao đẳng chính quy các ngành Dược học, Điều dưỡng, Kỹ thuật xét nghiệm, Phục hồi chức năng, hệ cao đẳng liên thông các ngành Dược học, Điều dưỡng, Hộ sinh và hệ trung cấp Y sỹ chính quy quốc tế Campuchia

Từ những kết quả thu được, tác giả thực hiện biễu mẫu để so sánh các kết quả cụ thể từ quy chế cứng của Bộ và thông qua các thuật toán phân cụm đã cài đặt

1.4 Khó khăn và thách thức

Hệ thống Quản lý đào tạo hiện có tại trường đang lưu trữ nhiều kết quả điểm của sinh viên, trong đó có cả những sinh viên bỏ học ngang hoặc bảo lưu, và có 2 học phần không được tính vào kết quả học tập toàn của sinh viên như Giáo dục thể chất, giáo dục Quốc phòng – an ninh; vì thế, việc thống kê đánh kết quả để so sánh các hình thức xếp loại sinh viên khác nhau dẫn đến nhiều kết quả không mong muốn Ngoài khó khăn trên thì hệ thống còn phải lưu trữ nhiều quy chế tính điểm khác nhau theo quy định từ Bộ, qua đó, mỗi quy chế lại có cách lưu trữ và tính điểm khác nhau, dẫn đến việc không đồng nhất trong quá trình đánh giá phân loại của một sinh viên

Để kết xuất dữ liệu từ hệ thống quản lý đào tạo, tác giả phải viết thủ tục truy vấn cơ sở dữ liệu T-SQL để có thể truy xuất được các kết quả mong muốn và phải thực hiện tiền xử lý dữ liệu thô để có tập dữ liệu phù hợp; ngoài ra, do việc cài đặt thuật toán thử nghiệm trên nhiều ngành, khoá học khác nhau cũng dẫn đến việc xử lý dữ liệu cần thận trọng và cần nhiều thời gian

1.5 Đề xuất hướng giải quyết

Tác giả đã xin số liệu từ cơ sở dữ liệu hiện có trên phần mềm Quản lý đào tạo tại trường Cao đẳng Y tế Đồng Tháp với các khoá đã tốt nghiệp có đầy đủ dữ liệu, bao gồm hệ cao đẳng chính quy các ngành Dược học, Điều dưỡng, Kỹ thuật xét nghiệm, Phục hồi chức năng, hệ cao đẳng liên thông các ngành Dược học, Điều dưỡng, Hộ sinh và hệ trung cấp Y sỹ chính quy quốc tế Campuchia Số dữ liệu được thu thập từ luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hopluan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hopluan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop

Trang 25

11

năm 2017 với các khoá học 2017-2020, 2017-2019, 2020, 2021, 2019 Qua đó tác giả truy vấn T-SQL trực tiếp trên hệ thống cơ sở dữ liệu phần mềm và kết xuất kết quả ra 15 tập tin excel với định dạng CSV (comma delimited) khác nhau tương ứng với từng ngành, từng khoá học như hướng tiếp cận trên Dữ liệu được kết xuất ra bao gồm các cột cần thiết như studentID, subjectID, score4, result; đây là 4 cột rất quan trọng trong việc áp dụng các giải thuật phân cụm; đặc biệt, tác giả không cần phải mã hoá dữ liệu xuất ra do kết quả điểm (score4) theo thang điểm 4 (1-4) đã tương thích với việc mã hoá dữ liệu, tác giả chỉ mã hoá cột kết quả (result) theo sắp xếp alphabet khi thử nghiệm với các thuật toán

2018-Tác giả dùng ngôn ngữ lập trình Python để xử lý dữ liệu và đạt kết quả như mong đợi trong quá trình nghiên cứu Kết quả sẽ được trình bày cụ thể trong chương tiếp theo

1.6 Bố cục luận văn

Luận văn được chia thành ba chương:

Chương 1: Trình bày bài toán cần nghiên cứu trong luận văn này, đó là xây dựng một mô hình để phân cụm dữ liệu cụ thể và các hướng tiếp cận cho bài toán đặt ra Chương 2: Trình bày cơ sở lý thuyết cho việc phân cụm dữ liệu Chương này trình bày các cơ sở lý thuyết để xây dựng mô hình phân cụm với thuật toán K-means, thuật toán FCM (Fuzzy c-means) và thuật toán εFCM (ε-Insensitive Fuzzy c-means)

Chương 3: Trình bày kết quả đạt được của nghiên cứu, bàn luận và hướng phát triển

Trang 26

12

2.1 Tổng quan về khai phá dữ liệu:

2.1.1 Giới thiệu khai phá dữ liệu

Nếu cho rằng, điện tử và truyền thông chính là bản chất của khoa học điện tử, thì dữ liệu, thông tin, và tri thức hiện đang là tiêu điểm của một lĩnh vực mới để nghiên cứu và ứng dụng, đó là khám phá tri thức và khai phá dữ liệu Khám phá tri thức hay phát hiện tri thức trong CSDL là một quy trình nhận biết các mẫu hoặc các mô hình trong dữ liệu với các tính năng: phân tích, tổng hợp, hợp thức, khả ích và có thể hiểu được Khai phá dữ liệu là một bước trong quá trình khám phá tri thức, gồm các thuật toán khai thác dữ liệu chuyên dùng dưới một số qui định về hiệu quả tính toán chấp nhận được để tìm ra các mẫu hoặc các mô hình trong dữ liệu Nói cách khác, mục tiêu của Khai phá dữ liệu là tìm kiếm các mẫu hoặc mô hình tồn tại trong CSDL nhưng ẩn trong khối lượng lớn dữ liệu

2.1.2 Quá trình khám phá tri thức

Hình 2.1 Quá trình khám phá tri thức

 Bước 1: Trích chọn dữ liệu: là bước chọn ra những tập dữ liệu phù hợp, cần

được khai phá từ các tập dữ liệu lớn

Trang 27

 Bước 5: Mô hình biểu diễn tri thức và đánh giá: dùng các kỹ thuật hiển thị dữ

liệu để trình bày các mẫu thông tin (tri thức) và mối liên hệ đặc biệt trong dữ liệu đã được khai thác biểu diễn theo dạng gần gũi với người sử dụng như đồ thị, cây, bảng biểu, luật, v.v Đồng thời bước này cũng đánh giá những tri thức khám phá được theo những tiêu chí nhất định, xác định xem liệu mô hình dữ liệu mà mình vừa tìm được có chứa thông tin hữu ích hay không, tri thức trong đó có đúng hay không?

2.1.3 Các giai đoạn của quá trình khai phá dữ liệu

Các giải thuật khai phá dữ liệu thường được miêu tả như những chương trình hoạt động trực tiếp trên tập dữ liệu Quá trình khai phá dữ liệu được thể hiện như hình 2.2 sau:

Hình 2.2 Quá trình khai phá dữ liệu

 Xác định nhiệm vụ: Xác định chính xác vấn đề cần giải quyết luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hopluan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hopluan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop

Trang 28

 Giải thuật khai phá dữ liệu: chọn thuật toán KPDL thích hợp và thực hiện việc KPDL nhằm tìm được các mẫu có ý nghĩa, các mẫu này được biểu diễn dưới dạng luật kết hợp, cây quyết định… tương ứng với ý nghĩa của nó

2.1.4 Các phương pháp khai phá dữ liệu

Với hai mục đích KPDL là mô tả và dự đoán, người ta thường sử dụng các phương

pháp cho khai phá dữ liệu như luật kết hợp (association rules), phân lớp (Classfication), hồi qui (Regression), trực quan hóa (Visualiztion), phân cụm (Clustering), tổng hợp (Summarization), mô hình ràng buộc (Dependency modeling), biểu diễn mô hình (Model Evaluation), phân tích sự phát triển và độ lệch (Evolution and deviation analyst), phương pháp tìm kiếm (Search Method)

2.1.5 Các hướng tiếp cận cơ bản và kỹ thuật áp dụng

Vấn đề KPDL có thể được phân chia theo lớp các hướng tiến cận chính sau:

- Phân lớp và dự đoán (classification &prediction) - Phân cụm (clustering/segmentation)

- Luật kết hợp (association rules)

- Phân tích chuỗi theo thời gian (sequential/temporal patterns) - Mô tả khái niệm (concept desccription & summarization)

Trang 29

15

2.1.6 Các thách thức khó khăn trong KPTT và KPDL

KPTT và KPDL liên quan đến nhiều ngành, nhiều lĩnh vực trong thực tế, vì vậy các thách thức và khó khăn ngày càng nhiều, càng lớn hơn Sau đây là một số các thách thức và khó khăn cần được quan tâm:

 Các cơ sở dữ liệu lớn, các tập dữ liệu cần xử lý có kích thước cực lớn Trong

thực tế, kích thước của các tập dữ liệu thường ở mức Tera-byte (hàng nghìn Giga-byte)

 Mức độ nhiễu cao hoặc dữ liệu bị thiếu

 Số chiều lớn

 Thay đổi dữ liệu và tri thức có thể làm cho các mẫu đã phát hiện không còn phù hợp

 Quan hệ giữa các trường phức tạp

2.1.7 Kết luận

KPDL là lĩnh vực đã và đang trở thành một trong những hướng nghiên cứu thu hút được sự quan tâm của nhiều chuyên gia về CNTT trên thế giới Trong những năm gần đây, rất nhiều phương pháp và thuật toán mới liên tục được công bố Điều này chứng tỏ những ưu thế, lợi ích và khả năng ứng dụng thực tế to lớn của KPDL

2.2 Tổng quan về phân cụm dữ liệu

2.2.1 Các khái niệm

Phân cụm dữ liệu là quá trình nhóm một tập các đối tượng tương tự nhau trong tập dữ liệu vào các cụm sao cho các đối tượng thuộc cùng một cụm là tương đồng còn các đối tượng thuộc các cụm khác nhau sẽ không tương đồng Phân cụm dữ liệu là một ví dụ của phương pháp học không có giám sát Không giống như phân lớp dữ liệu, phân cụm dữ liệu không đòi hỏi phải định nghĩa trước các mẫu dữ liệu huấn luyện Vì thế, có thể coi phân cụm dữ liệu là một cách học bằng quan sát, trong khi phân lớp dữ liệu là học bằng ví dụ… Ngoài ra, phân cụm dữ liệu còn có thể được sử

Trang 30

16

dụng như một bước tiền xử lí cho các thuật toán khai phá dữ liệu khác như là phân loại và mô tả đặc điểm, có tác dụng trong việc phát hiện ra các cụm [7]

Hình 2.3 Mô tả tập dữ liệu được phân thành 3 cụm

Phân cụm dữ liệu là một kỹ thuật trong khai phá dữ liệu nhằm tìm kiếm, phát hiện các cụm, các mẫu dữ liệu tự nhiên tiềm ẩn và quan trọng trong tập dữ liệu lớn để từ đó cung cấp thông tin, tri thức cho việc ra quyết định

Một vấn đề thường gặp trong phân cụm là hầu hết các dữ liệu cần cho phân cụm đều có chứa dữ liệu nhiễu do quá trình thu thập thiếu chính xác hoặc thiếu đầy đủ, vì vậy cần phải xây dựng chiến lược cho bước tiền xử lí dữ liệu nhằm khắc phục hoặc loại bỏ nhiễu trước khi chuyển sang giai đoạn phân tích cụm dữ liệu Nhiễu ở đây được hiểu là các đối tượng dữ liệu không chính xác, không tường minh hoặc là các đối tượng dữ liệu khuyết thiếu thông tin về một số thuộc tính Một trong các kỹ thuật xử lí nhiễu phổ biến là việc thay thế giá trị các thuộc tính của đối tượng nhiễu bằng giá trị thuộc tính tương ứng Ngoài ra, dò tìm phần tử ngoại lai cũng là một trong những hướng nghiên cứu quan trọng trong phân cụm, chức năng của nó là xác định một nhóm nhỏ các đối tượng dữ liệu khác thường so với các dữ liệu trong CSDL, tức là các đối tượng dữ liệu không tuân theo các hành vi hoặc mô hình dữ liệu nhằm tránh sự ảnh hưởng của chúng tới quá trình và kết quả của phân cụm

2.2.2 Các ứng dụng của phân cụm

Một số ứng dụng của phân cụm dữ liệu cụ thể như thương mại (phân loại nhóm

khách hàng, dữ liệu khách hàng), y học (chuẩn đoán các triệu chứng bệnh, các

phương pháp trong điều trị), thư viện (phân loại các cụm sách có nội dung và ý

Trang 31

17

nghĩa tương đồng nhau để cung cấp cho độc giả), tài chính và thị trường chứng khoán (bài toán phân tích tình hình tài chính, phân tích đầu tư, cổ phiếu), www (khai thác dữ liệu trên website giúp cho việc marketing trở nên dễ dàng hơn),…

2.2.3 Những kỹ thuật tiếp cận trong phân cụm dữ liệu

Các kỹ thuật phân cụm có rất nhiều cách tiếp cận và dựa trên các thuật toán ứng dụng, nó đều hướng tới hai mục tiêu chung đó là chất lượng của các cụm khám phá được và tốc độ thực hiện của thuật toán Từ khi được đề xuất, và phát triển cho đến nay, phân cụm đã có những phương pháp chính như sau:

- Phương pháp phân cụm quy hoạch - Phương pháp phân cụm dựa trên mật độ - Phương pháp phân cụm phân cấp

- Phương pháp phân cụm dựa trên lưới - Phương pháp phân cụm dựa trên mô hình - Phương pháp phân cụm có dữ liệu ràng buộc

2.3 Kỹ thuật phân cụm dữ liệu mờ

2.3.1 Giới thiệu về phân cụm mờ

Trong cuộc sống, chúng ta đã gặp rất nhiều ứng dụng của bài toán phân cụm Chẳng hạn như trong ngành bưu điện, hàng ngày bưu điện phải phân loại thư theo mã nước, trong mã nước lại phân loại theo mã tỉnh/thành phố, sau đó khi thư về đến bưu điện tỉnh thì bưu điện tỉnh lại phải phân loại thư theo quận/huyện để gửi đi, đến bưu điện quận/huyện lại phân loại thư theo xã/phường/ấp để gửi thư Đó chính là

một ứng dụng của bài toán phân cụm rõ

Vậy bài toán phân cụm rõ là gì?

Ta có thể định nghĩa bài toán phân cụm rõ như sau: Cho tập dữ liệu mẫu X, ta kiểm tra các điểm dữ liệu xem nó giống với đặc điểm của nhóm nào nhất thì ta gán điểm luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hopluan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hopluan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop

Trang 32

18

dữ liệu đó vào trong nhóm đó Nhưng trong thực tế không phải lúc nào bài toán phân cụm rõ cũng áp dụng được Chẳng hạn, ta có phép phân loại sau: Những người đi xe máy xịn thì thuộc nhóm người giàu, những người đi xe máy thường thuộc nhóm người bình dân Vậy người nghèo mà đi xe máy xịn thì chúng ta xếp người đó

vào nhóm nào? Vì vậy, chúng ta cần đưa vào khái niệm bài toán phân cụm mờ

Trong các phương pháp phân cụm đã giới thiệu trong chương trước, mỗi phương pháp phân cụm phân hoạch một tập dữ liệu ban đầu thành các cụm dữ liệu có tính tự nhiên và mỗi đối tượng dữ liệu chỉ thuộc về một cụm dữ liệu, phương pháp này chỉ phù hợp với việc khám phá ra các cụm có mật độ cao và rời nhau, với đường biên giữa các cụm được xác định tốt Tuy nhiên, trong thực tế, đường biên giữa các cụm có thể mờ, các cụm có thể chồng lên nhau, nghĩa là một số các đối tượng dữ liệu thuộc về nhiều cụm khác nhau, do đó mô hình này không mô tả được dữ liệu thực Vì vậy người ta đã áp dụng lý thuyết về tập mờ trong PCDL để giải quyết cho

trường hợp này Cách thức kết hợp này được gọi là Phân cụm mờ

Phân cụm mờ là phương pháp phân cụm dữ liệu mà cho phép mỗi điểm dữ liệu thuộc về hai hoặc nhiều cụm thông qua bậc thành viên Ý tưởng của thuật toán là xây dựng một phương pháp phân cụm mờ dựa trên tối thiểu hóa hàm mục tiêu Bezdek [2] (1981) cải tiến và tổng quát hóa hàm mục tiêu mờ bằng cách đưa ra trọng số mũ để xây dựng thuật toán phân cụm mờ và được chứng minh độ hội tụ của các thuật toán là cực tiểu cục bộ

Ưu điểm của phân cụm mờ so với phân cụm rõ được thể hiện trong thực tế khi mà không thể chỉ ra ranh giới rõ ràng giữa các cụm Phân cụm rõ bắt buộc các điểm chỉ được phép thuộc vào duy nhất một cụm Còn phân cụm mờ cho phép các điểm dữ liệu linh hoạt hơn, một điểm dữ liệu có thể thuộc vào nhiều cụm và ta đưa ra khái niệm độ thuộc để chỉ mức độ liên quan của điểm dữ liệu vào cụm mà nó thuộc Giá trị độ thuộc nằm trong khoảng (0,1), trường hợp điểm dữ liệu không thuộc một cụm nào hay chỉ thuộc vào duy nhất một cụm là rất hiếm

Trang 33

19

2.3.2 Lý thuyết gom cụm (Clustering):

Gom cụm dữ liệu là phương pháp phân hoạch tập hợp dữ liệu thành nhiều tập con C sao cho mỗi tập con 𝑐 ⊂ 𝐶 chứa các phần tử có những tính chất giống nhau theo tiêu chuẩn nào đó, mỗi tập con c được gọi là một cụm [7]

Hình 2.4 Minh hoạ khái niệm gọm cụm

Như vậy quá trình gom cụm là một quá trình phân các phần tử 𝑞 ∈ 𝑄 vào trong các cụm 𝑐 ⊂ 𝐶 Nguyên tắc thường được dùng để gom cụm dữ liệu là nguyên tắc cực tiểu khoảng cách (thường là khoảng cách Euclide) [8]

Tiếp theo, tác giả tìm hiểu ba thuật toán K-mean, Fuzzy C-means, ε- Insensitive Fuzzy C-means

2.3.3 Thuật toán K-Means:

Thuật toán K-Means được phát triển bởi J Macqueen (1967) sau đó được cải tiến bởi J A Hartigan và M A Wong (1975) Đây là thuật toán thuộc nhóm phương pháp phân cụm quy hoạch, được dùng để phân nhóm các đối tượng dựa trên các thuộc tính của đối tượng vào các nhóm đối tượng khác nhau

Ưu điểm của thuật toán K-means: đây là phương pháp đơn giản, hiệu quả, tự tổ chức, được sử dụng trong tiến trình khởi tạo trong nhiều thuật toán khác, hiệu suất tương đối, thường kết thúc ở tối ưu cục bộ, có thể tìm được tối ưu toàn cục

Nhược điểm của thuật toán K-means: số cụm k phải được xác định trước, chỉ áp dụng được khi xác định được trị trung bình, không thể xử lý nhiễu, outliers, không thích hợp khám phá các dạng không lồi hay các cụm có kích thước khác nhau, đây là thuật toán độc lập tuyến tính

Trang 34

20

Ý tưởng của thuật toán K-means: là áp dụng nguyên lý người láng giềng gần nhất hoặc khoảng cách ngắn nhất theo định luật III Newton, nghĩa là phần tử nào gần tâm điểm của cụm ci hơn so với các cụm cj sẽ được gom về cụm ci Đầu vào của thuật toán K-means là số các cụm k, và CSDL có n số điểm (đối tượng) trong không gian dữ liệu

Các bước cơ bản của thuật toán K-means

Thuật toán K-means

Input: Số cụm k và các trọng tâm cụm  mjkj1;

Output: Các cụm C ii 1,k và hàm tiêu chuẩn E đạt giá trị tối thiểu;

Begin

Bước 1: Khởi tạo

Chọn k trọng tâm  mjkj1 ban đầu trong không gian Rd (d là số chiều của dữ liệu), việc lựa chọn này có thể là ngẫu nhiên hoặc theo kinh nghiệm

Bước 2: Tính toán khoảng cách

Đối với mỗi điểm Xi1 in, tính toán khoảng cách của nó tới mỗi trọng tâm mj j=1,k Và sau đó tìm trọng tâm gần nhất đối với mỗi điểm

Bước 3: Cập nhật tâm cụm

Đối với mỗi j=1,k, cập nhật trọng tâm cụm mj bằng các xác định trung bình cộng của các vector đối tượng dữ liệu

Bước 4: Điều kiện dừng

Lặp lại bước 2, bước 3 cho đến khi nào các trọng tâm của cụm không thay đổi

End

Trang 35

21

2.3.4 Thuật toán FCM (Fuzzy C-Means):

Từ những năm 1920, Lukasiewicz đã nghiên cứu cách diễn đạt toán học khái niệm mờ Năm 1965, Lofti Zadeh đã phát triển lý thuyết khả năng và đề xuất hệ thống logic mờ (fuzzy logic) Kỹ thuật này gom cụm một tập n vector đối tượng dữ liệu

 1, 2, , n S

X  x xx R thành c các nhóm mờ dựa trên tính toán tối thiểu hoá hàm mục tiêu để đo chất lượng của gom cụm và tìm trung tâm cụm trong mỗi nhóm, sao cho chi phí hàm độ đo độ phi tương tự là nhỏ nhất

Ưu điểm thuật toán Fuzzy C-means: đây là phương pháp dễ thực hiện, có khả năng tìm được tối ưu toàn cục, hiệu năng tốt tương đương K-means Thường được dùng với các vấn đề nhận dạng trong không gian đa chiều

Nhược điểm thuật toán Fuzzy C-means: có công thức tính toán phức tạp, tốc độ hội tụ tuỳ thuộc vào trạng thái ban đầu của ma trận thành viên U và tham số mờ hoá m Ý tưởng thuật toán Fuzzy C-means: là mỗi phần tử qV ban đầu được gán cho một tập trọng số Wqk, trong đó Wqk cho biết khả năng q thuộc về cụm k,

k 1,k W qk 1

 Có nhiều cách tính trọng số Wqk khác nhau, trong đó Wqk=1/Dqkthường được sử dụng nhất (Dqk là khoảng cách từ q đến trọng tâm của cụm k) Trong quá trình gom cụm trọng số này có thể được cập nhật ở mỗi bước lặp khi trong tâm của cụm bị thay đổi Sau khi kết thúc quá trình gom cụm, một cụm không có mẫu nào sẽ bị loại, do đó số cụm tìm được thường không biết trước

Trang 36

22 Các bước thực hiện của thuật toán FCM như sau:

Thuật toán FCM

Input: Số cụm c và tham số mũ m cho hàm mục tiêu J

Output: c cụm dữ liệu sao cho hàm mục tiêu đạt giá trị cực tiểu

Bước 3: Trả về các cụm kết quả

End

Hiện tại chưa có quy tắc nào nhằm lựa chọn tham số m đảm bảo cho việc phân cụm hiệu quả, nhưng thông thường chọn m=2 [12]

2.3.5 Thuật toán 𝜺FCM (𝜺 −Insensitive Fuzzy C-Means)

Thuận toán FCM tồn tại một nhược điểm là dễ bị ảnh hưởng bởi nhiễu và các phần tử ngoại lai do nó sử dụng hàm bậc hai để do độ phi tương tự giữa dữ liệu và các trung tâm cụm Năm 1998, Vapnik đã đưa ra một độ đo cải tiến:

Trang 37

23

Các bước thực hiện của thuật toán 𝜀FCM như sau:

Thuật toán 𝜺FCM

Input: Số cụm c và tham số mũ m, 𝜀 cho hàm mục tiêu J

Output: c cụm dữ liệu sao cho hàm mục tiêu đạt giá trị cực tiểu

Bước 3: Trả về các cụm kết quả

End

Thuật toán 𝜀FCM là thuật toán mở rộng từ thuật toán FCM nhằm khắc phục những nhược điểm để thích nghi với nhiễu và phần tử ngoại lai Tuy nhiên, hiệu quả của thuật toán đối với tập dữ liệu lớn, tập dữ liệu nhiều chiều cũng như cách xác định tham số 𝜀 [12] là những vấn đề tiếp tục cần phải nghiên cứu và hoàn thiện

Trang 38

24

Trong phần này, tác giả tiến hành thực nghiệm ứng dụng với dữ liệu trên phần mềm quản lý đào tạo tại trường CĐYT Đồng Tháp để đánh giá và so sánh các kết quả học tập của sinh viên theo quy định của Bộ và các thuật toán phân cụm

3.1 Cách tổ chức thực nghiệm

Dữ liệu được trích xuất từ cơ sở dữ liệu của hệ thống quản lý đào tạo tại trường CĐYT Đồng Tháp, bao gồm toàn bộ KQHT sinh viên cao đẳng chính quy khóa 6, 7 ngành Dược học, Điều dưỡng, Kỹ thuật xét nghiệm, Phục hồi chức năng và cao đẳng liên thông khóa 4, 5 ngành Dược học, Điều dưỡng, Hộ sinh và sinh viên chính quy quốc tế Campuchia hệ trung cấp khóa 6 ngành Y sỹ đa khoa, loại trừ sinh viên bảo lưu hoặc thôi học hoặc bị đình chỉ hoặc không đủ dữ liệu các học phần, và không thu thập dữ liệu 2 học phần Giáo dục thể chất, Giáo dục quốc phòng an ninh

Hình 3.1 Mô hình cơ sở dữ liệu quan hệ trên phần mềm

Thông qua việc truy vấn T-SQL trực tiếp từ CSDL thì tác giả nhận thấy dữ liệu có nhiều thuộc tính để quản lý kết quả học tập của sinh viên, tác giả tiến hành xử lý dữ liệu thông qua các bước:

Trang 39

25

Bước 1: Kiểm tra và làm sạch dữ liệu, loại bỏ một số thông tin không cần thiết như sinh viên nghỉ học hoặc không đủ dữ liệu, và các cột như mã đào tạo, mã lớp, tên lớp, ngày sinh, giới tính, học kỳ, các cột kiểm tra, thi kết thúc học phần (HS1,HS2,HS3), TBCHS, điểm mười, điểm chữ, loại trường hợp điểm 0 (F, loại yếu) thông qua câu truy vấn T-SQL

Bước 2: Sau khi có kết quả dữ liệu từ truy vấn và loại bỏ một số thuộc tính không cần thiết thì tác giả thu được 4 thuộc tính trong tập dữ liệu sau:

 Thuộc tính studentID: là khoá chính để lưu trữ thông tin sinh viên  Thuộc tính subjectID: là khoá chính để lưu trữ thông tin học phần  Thuộc tính score4: là kết quả điểm 4 của sinh viên

 Thuộc tính result: là kết quả học tập toàn khoá học của từng sinh viên

Bước 3: Tác giả tiếp tục truy vấn để phân dữ liệu theo các điều kiện khác nhau như theo ngành học, khoá học, đối tượng sinh viên,…kết quả thu được 15 tập dữ liệu như sau:

Bảng 3.1 Bảng bộ dữ liệu mẫu

(dòng/cột) Hệ Cao đẳng chính quy khoá 6, khoá 7 (Việt Nam)

Dược học 2017 – 2020 / 2018 – 2021 (289,38) / (229,38) Điều dưỡng 2017 – 2020 / 2018 – 2021 (73,48) / (99,51) Kỹ thuật xét nghiệm 2017 – 2020 / 2018 – 2021 (32,45) / (25,47) Phục hồi chức năng 2017 – 2020 / 2018 – 2021 (14,44) / (19,42)

Hệ Cao đẳng liên thông khoá 4, khoá 5 (Việt Nam)

Dược học 2017 – 2019 / 2018 – 2020 (236,26) / (60,26) Điều dưỡng 2017 – 2019 / 2018 – 2020 (180,32) / (142,29) Hộ sinh 2017 – 2019 / 2018 – 2020 (67,27) / (73,30)

Hệ Trung cấp chính quy khoá 6 (Campuchia)