THUẬT TOÁN K-MEANS VỚI ỨNG DỤNG WEKA TRONG BÀI TOÁN THỰC TẾ

ĐẠI HỌC QUỐC GIA THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN TIỂU LUẬN CHUYÊN ĐỀ MÔN HỌC : KHAI PHÁ DỮ LIỆU VÀ KHO DỮ LIỆU ĐỀ TÀI : THUẬT TOÁN K-MEANS VỚI ỨNG DỤNG WEKA TRONG BÀI TOÁN THỰC TẾ GVHD : TS ĐỖ PHÚC HỌC VIÊN : TRẦN ANH ĐỨC MÃ HỌC VIÊN : 1102015 LỚP : CAO HỌC K6-HN HÀ NỘI 2014 1 MỤC LỤC Chương 1 : 3 1.1 Giới thiệu về khai phá dữ liệu: 3 1.2 Các nhiệm vụ của khai phá dữ liệu: 5 1.3 Các loại dữ liệu được khai phá: 5 1.4 Lịch sử phát triển của Khai phá dữ liệu: 6 1.5 Ứng dụng của Khai phá dữ liệu: 6 1.6 Phân loại: 8 1.7 Một số thách thức đặt ra cho việc khai phá dữ liệu : 8 Chương 2 : 8 2.1 Quy trình Tổng quát thực hiện Khai phá dữ liệu: 9 2.2 Tiến trình khám phá tri thức khi đi vào một bài toán cụ thể : 10 3. Ứng dụng WEKA trong bài toán thực tế : 18 1.1.Mô tả tập dữ liệu (Dataset) 18 1.1.1.Nguồn gốc (UCI ARFF Repository) 18 1.1.2.Thuộc tính và ý nghĩa các thuộc tính 19 1.2.Bài toán phân lớp (Classification Problem) trên tập dữ liệu đã cho 20 2.Xây dựng mô hình huấn luyện cho bộ phân lớp (classifier) 20 2.1.Tiền xử lý dữ liệu cho tập dữ liệu vowel.arff 21 2.1.1.Vấn đề loại bỏ các thuộc tính không có liên quan đến thuộc tính phân lớp 22 2.1.2.Vấn đề phân chia mẫu dữ liệu huấn luyện và dữ liệu kiểm tra từ tập dữ liệu gốc 23 2.2.Các bộ phân lớp 25 2.2.1.Phân lớp bằng mô hình mạng Neural nhiều tầng (Multilayer Perceptron) 25 3.Thực nghiệm - Sử dụng bộ công cụ Weka 3.7.5 để thực hiện bài toán phân lớp trên tập dữ liệu vowel.arff 27 3.1.Xây dựng mô hình phân lớp 28 3.2.Kết quả phân lớp thực nghiệm 33 Tài liệu tham khảo 35 MỞ ĐẦU Trong những năm gần đây, việc nắm bắt được thông tin được coi là cơ sở của mọi hoạt động sản xuất, kinh doanh. Cá nhân hoặc tổ chức nào thu thập và hiểu được thông tin, và hành động dựa trên các thông tin được kết xuất từ các 2 thông tin đã có sẽ đạt được thành công trong mọi hoạt động. Chính vì lý do đó, việc tạo ra thông tin, tổ chức lưu trữ và khai thác ngày càng trở nên quan trọng và gia tăng không ngừng. Sự tăng trưởng vượt bậc của các cơ sở dữ liệu (CSDL) trong cuộc sống như: thương mại, quản lý và khoa học đã làm nảy sinh và thúc đẩy sự phát triển của kỹ thuật thu thập, lưu trữ, phân tích và khai phá dữ liệu… không chỉ bằng các phép toán đơn giản thông thường như: phép đếm, thống kê… mà đòi hỏi cách xử lý thông minh hơn, hiệu quả hơn. Từ đó các nhà quản lý có được thông tin có ích để tác động lại quá trình sản xuất, kinh doanh của mình… đó là tri thức. Các kỹ thuật cho phép ta khai thác được tri thức hữu dụng từ CSDL (lớn) được gọi là các kỹ thuật khai phá dữ liệu (DM – Data Mining). Khai phá luật kết hợp là một nội dung quan trọng trong khai phá dữ liệu. Khoá luận trình bày một số vấn đề về phát hiện tri thức, khai phá dữ liệu, và trình bày rõ vấn đề khai phá luật kết hợp và ứng dụng một số thuật toán khai phá luật kết hợp trong CSDL. Chương 1 : TỔNG QUAN VỀ KHAI PHÁ DỮ LIỆU 1.1 Giới thiệu về khai phá dữ liệu: Khai phá dữ liệu được định nghĩa là quá trình trích xuất các thông tin có giá trị tiềm ẩn bên trong lượng lớn dữ liệu được lưu trữ trong các cơ sở dữ liệu, kho dữ liệu. Cụ thể 3 hơn đó là tiến trình trích lọc, sản sinh những tri thức hoặc những mẫu tiềm ẩn, chưa biết nhưng hữu ích từ các cơ sở dữ liệu lớn. Đồng thời là tiến trình khái quát các sự kiện rời rạc trong dữ liệu thành các tri thức mang tính khái quát, tính qui luật hỗ trợ tích cực cho các tiến trình ra quyết định. Hiện nay, ngoài thuật ngữ khai phá dữ liệu, người ta còn dùng một số thuật ngữ khác có ý nghĩa tương tự như: Khai phá tri thức từ CSDL (Knowlegde mining from database), trích lọc dữ liệu (Knowlegde extraction), phân tích dữ liệu/mẫu (data/pattern analysis), khảo cổ dữ liệu (data archaeology), nạo vét dữ liệu (data dredredging). Nhiều người coi khai phá dữ liệu và một số thuật ngữ thông dụng khác là khám phá tri thức trong CSDL (Knowledge Discovery in Databases- KDD) là như nhau. Tuy nhiên trên thực tế khai phá dữ liệu chỉ là một bước thiết yếu trong quá trình Khám phá tri thức trong CSDL. Để hình dung vấn đề này ta có thể sử dụng một ví dụ đơn giản như sau: Khai phá dữ liệu được ví như tìm một cây kim trong đống cỏ khô. Trong ví dụ này, cây kim là một mảnh nhỏ tri thức hoặc một thông tin có giá trị và đống cỏ khô là một kho cơ sở dữ liệu rộng lớn. Như vậy, những thông tin có giá trị tiềm ẩn trong kho cơ sở dữ liệu sẽ được chiết xuất ra và sử dụng một cách hữu ích nhờ khai phá dữ liệu. Chức năng khai phá dữ liệu gồm có gộp nhóm phân loại, dự báo, dự đoán và phân tích các liên kết. Nguồn dữ liệu phục vụ cho KTDL có thể là các CSDL lớn hay các kho dữ liệu (Datawarehouse) có hay không có cấu trúc. Các tác vụ khai phá dữ liệu có thể được phân thành hai loại: miêu tả và dự báohoặc các đặc tính chung của dữ liệu trong CSDL hiện có. Các kỹ thuật này gồm có: phân cụm (clustering), tóm tắt (summerization), trực quan hoá (visualiztion), phân tích sự phát triển và độ lệch (Evolution and deviation analyst), phân tích luật kết hợp (association rules)… - Các tác vụ khai phá miêu tả mô tả các đặc tính chung của dữ liệu trong cơ sở dữ liệu. Kỹ thuật khai phá dữ liệu mô tả: Có nhiệm vụ mô tả về các tính chất hoặc các đặc tính chung của dữ liệu trong CSDL hiện có. Các kỹ thuật này gồm có: phân cụm (clustering), tóm tắt (summerization), trực quan hoá (visualiztion), phân tích sự phát triển và độ lệch (Evolution and deviation analyst), phân tích luật kết hợp (association rules)… -Các tác vụ khai phá dự báo thực hiện việc suy luận trên dữ liệu hiện thời để đưa ra các dự báo. Kỹ thuật khai phá dữ liệu dự đoán: Có nhiệm vụ đưa ra các dự đoán dựa vào các suy diễn trên dữ liệu hiện thời. Các kỹ thuật này gồm có: Phân lớp (classification), hồi quy (regression)… 4 1.2 Các nhiệm vụ của khai phá dữ liệu: Cho đến nay đã có rất nhiều công trình nghiên cứu và phát triển trong lĩnh vực khai phá dữ liệu. Dựa trên những loại tri thức được khám phá, chúng ta có thể phân loại như theo các nhiệm cụ như sau: - Khai phá luật thuộc tính: tóm tắt những thuộc tính chung của tập dữ liệu nào đó trong cơ sở dữ liệu. Ví dụ như những triệu chứng của một căn bệnh S thì thường có thể được thể hiện qua một tâp các thuộc tính A. - Khai phá những luật phân biệt: khai phá những đặc trưng, những thuộc tính để phân biệt giữa tập dữ liệu này với tập dữ liệu khác. Ví dụ như nhằm phân biệt giữa các chứng bệnh thì một luật phân biệt được dùng để tóm tắt những triệu chứng nhằm phân biệt chứng bệnh xác định với những chứng bệnh khác. - Khám phá luật kết hợp: khai phá sự kết hợp giữa những đối tượng trong một tập dữ liệu. Giả sử hai tập đối tượng {A1, A2,… ,An} và {B1, B2,… ,Bn} thì luật kết hợp có dạng {A1^A2^…^ An) →{B1^ B2^… ^Bn). - Khám phá luật phân lớp: phân loại dữ liệu vào trong tập những lớp đã biết. Ví dụ như một số chiếc xe có những đặc tính chung để phân vào các lớp dựa trên cách tiêu thụ nhiên liệu hoặc có thể phân vào các lớp dựa trên trọng tải… - Phân nhóm: xác định một nhóm cho một tập các đối tượng dựa trên thuộc tính của chúng. Một số các tiêu chuẩn được sử dụng để xác định đối tượng có thuộc về nhóm hay không. - Dự báo: dự báo giá trị có thể đúng cuỷa những dữ liệu bị thiếu hoặc sự phân bố thuộc tính nào đó trong tập dữ liệu. - Khám phá quy luật biến đổi: tìm những tập luật phản ánh những hành vi tiến hóa, biến đổi chung của một tập dữ liệu. Ví dụ như luật khám phá những yếu tố chính tác động lên sự thay đổi của những giá cổ phiếu nào đó. 1.3 Các loại dữ liệu được khai phá: Khai phá dữ liệu thường làm việc với nhiều kiểu dữ liệu khác nhau. Hầu hết các kiểu dữ liệu được khai phá là những kiểu sau: - Cơ sở dữ liệu quan hệ: những cơ sở dữ liệu được tổ chức theo mô hình quan hệ. Hầu hết những hệ quản trị cơ sở dữ liệu hiện nay đều hỗ trợ mô hình này như: Oracle, IBM DB2, MS SQL Server, MS Access… - Cơ sở dữ liệu đa chiều: cơ sở dữ liệu này được gọi là nhà kho dữ liệu,trong đó dữ liệu được chọn từ nhiều ngồn khác nhau và chứa những đặc tính lịch sử thông qua thuộc tính thời gian tường minh hay ngầm định. 5 - Cơ sở dữ liệu giao tác: đây là loại cơ sở dữ liệu được sử dụng nhiều trong siêu thị, thương mại, tài chính, ngân hàng… - Cơ sở dữ liệu quan hệ - hướng đố tượng: mô hình cơ sở dữ liệu này lai giữa mô hình hướng đối tượng và mô hình cơ sở dữ liệu quan hệ. - Cơ sở dữ liệu thời gian, không gian: chứa những thông tin về không gian địa lý hoặc thông tin theo thời gian. - Cơ sở dữ liệu đa phương tiện: loại dữ liệu này bao gồm: âm thanh, ảnh,video, văn bản và nhiều kiểu dữ liệu định dạng khác. Ngày nay loại dữ liệu này được sử dụng nhiều trên mạng Internet. 1.4 Lịch sử phát triển của Khai phá dữ liệu: - Những năm 1960: Xuất hiện CSDL theo mô hình mạng và mô hình phân cấp. - Những năm 1970: Thiết lập nền tẩng lý thuyết cho CSDL quan hệ, các hệ quản trị CSDL quan hệ. - Những năm 1980: Hoàn thiện lý thuyết về CSDL quan hệ và các hệ quản trị CSDL quan hệ, xuất hiện các hệ quản trị CSDL cao cấp (hướng đối tượng, suy diễn, ) và hệ quản trị hướng ứng dụng trong lĩnh vực không gian, khoa học, công nghiệp, nông nghiệp, địa lý . - Những năm 1990-2000: phát triển Khai phá dữ liệu và kho dữ liệu, CSDL đa phương tiện, và CSDL Web. 1.5 Ứng dụng của Khai phá dữ liệu: Khai phá dữ liệu là một lĩnh vực liên quan tới nhiều ngành học khác như: hệ CSDL, thống kê, trực quan hoá… hơn nưa, tuỳ vào cách tiếp cận được sử dụng, khai phá dữ liệu còn có thể áp dụng một số kỹ thuật như mạng nơron, lý thuyết tập thô, tập mờ, biểu diễn tri thức… So với các phương pháp này, khai phá dữ liệu có một số ưu thế rõ rệt. • So với phương pháp học máy, khai phá dữ liệu có lợi thế hơn ở chỗ, khai phá dữ liệu có thể sử dụng với các CSDL chứa nhiều nhiễu, dữ liệu không đầy đủ hoặc biến đổi liên tục. Trong khi đó phương pháp học máy chủ yếu được áp dụng trong các CSDL đầy đủ, ít biến động và tập dữ liệu không qua lớn • Phương pháp hệ chuyên gia: phương pháp này khác với khai phá dữ liệu ở chỗ các ví dụ của chuyên gia thường ở mức cao hơn nhiều so với các dữ liệu trong CSDL, và chúng thường chỉ bao hàm được các trường hợp quan trọng. Hơn nữa các chuyên gia sẽ xác nhận giá trị và tính hữu ích của các mẫu phát hiện được. 6 • Phương pháp thống kê là một trong những nên tảng lý thuyết của khai phá dữ liệu, nhưng khi so sánh hai phương pháp với nhau ta có thể thấy các phương pháp thống kê còn tồn tại một số điểm yếu mà khai phá dữ liệu khắc phục được: - Các phương pháp thống kê chuẩn không phù hợp với các kiểu dữ liệu có cấu trúc trong rất nhiều CSDL. - Các phương pháp thống kê hoạt động hoàn toàn theo dữ liệu, nó không sử dụng tri thức có sẵn về lĩnh vực. - Kết quả phân tích của hệ thống có thể sẽ rất nhiều và khó có thể làm rõ được. - Phương pháp thống kê cần có sự hướng dẫn của người dùng để xác định phân tích dữ liệu như thế nào và ở đâu. * Khai thác dữ liệu được ứng dụng rộng rãi trong rất nhiều lĩnh vực như: - Ngân hàng: ◊ Xây dựng mô hình dự báo rủi ro tín dụng. ◊ Tìm kiếm tri thức, qui luật của thị trường chứng khoán và đầu tư bất động sản. ◊ Phát hiện dùng thẻ tín dụng giả trên mạng và là công cụ hữu ích cho dịch vụ quản lý rủi ro cho thương mại điện tử - Thương mại điện tử: ◊ Công cụ tìm hiểu, định hướng thúc đẩy, giao tiếp với khách hàng. ◊ Phân tích hành vi mua sắm trên mạng và cho biết thông tin tiếp thị phù hợp với loại khách hàng trong một phân khu thị trường nhất định - Nhân sự: ◊ Giúp nhà tuyển dụng chọn ứng viên thích hợp nhất cho nhu cầu của công ty - Y học: ◊ Hỗ trợ bác sĩ phát hiện ra bệnh của bệnh nhân dựa trên các xét nghiệm đầu vào - An ninh, an toàn mạng ◊ Ứng dụng trong hệ thống phát hiện xâm nhập trái phép IDS/IPS để phát hiện ra các cuộc tấn công xâm nhập mạng trái phép. - Một số ứng dụng của khai phá dữ liệu trong lĩnh vực kinh doanh: BRANDAID: mô hình marketing linh hoạt tập chung vào hàng tiêu dùng đóng gói. 7 CALLPLAN: giúp nhân viên bán hàng xác định số lần viếng thăm của khách hàng triển vọng và khách hàng hiện có. DETAILER: xác định khách hàng nào nên viếng thăm và sản phẩm nào nên giới thiệu trong từng chuyến viếng thăm, GEOLINE: mô hình thiết kế địa bàn tiêu thụ và dịch vụ. MEDIAC: Giúp người quảng cáo mua phương tiện trong một năm, lập kế hoạch sử dụng phương tiện bao gồm phác hoạ khúc thị trường, ước tính tiềm năng . 1.6 Phân loại: Chúng ta có thể phân lớp hệ thống khai phá dữ liệu theo các tiêu chuẩn sau: Phân lớp dựa trên loại dữ liệu được khai phá: những hệ thống khai phá dữ liệu làm việc với cơ sở dữ liệu quan hệ, nhà kho dữ liệu, cơ sở dữ liệu giao tác, cơ sở dữ liệu hướng đối tượng, đa phương tiện và Web… Phân lớp dựa trên kiểu tri thức khai phá: hệ thống khai phá dữ liệu xuất kết quả kiểu tóm tắt, mô tả, luật kết hợp, phân lớp, phân nhóm và dự báo… Phân lớp dựa trên loại kỹ thuật được sử dụng: hệ thống khai phá sử dụng các kỹ thuật OLAP, kỹ thuật máy học (cây quyết định, mạng neural, thuật giải tiến hóa, tập thô và tập mờ…). Phân lớp dựa trên lĩnh vực áp dụng khai phá: hệ thống được dùng trong nhiều lĩnh vực: sinh học, y khoa, thương mại và bảo hiểm… 1.7 Một số thách thức đặt ra cho việc khai phá dữ liệu : - Các cơ sở dữ liệu lớn - Số chiều lớn - Thay đổi dữ liệu và tri thức có thể làm cho các mẫu đã phát hiện không còn phù hợp. - Dữ liệu bị thiếu hoặc nhiễu - Quan hệ giữa các trường phức tạp - Giao tiếp với người sử dụng và kết hợp với các tri thức đã có. - Tích hợp với các hệ thống khác… Chương 2 : QUY TRÌNH VÀ PHƯƠNG THỨC THỰC HIỆN KHAI PHÁ DỮ LIỆU 8 2.1 Quy trình Tổng quát thực hiện Khai phá dữ liệu: Quá trình này gồm các bước: 1) Làm sạch dữ liệu (data cleaning): Loại bỏ nhiễu hoặc các dữ liệu không thích hợp. 2) Tích hợp dữ liệu (data integration): Tích hợp dữ liệu từ các nguồn khác nhau như: CSDL, Kho dữ liệu, file text… 3) Chọn dữ liệu (data selection): Ở bước này, những dữ liệu liên quan trực tiếp đến nhiệm vụ sẽ được thu thập từ các nguồn dữ liệu ban đầu. 4) Chuyển đổi dữ liệu (data transformation): Trong bước này, dữ liệu sẽ được chuyển đổi về dạng phù hợp cho việc khai phá bằng cách thực hiện các thao tác nhóm hoặc tập hợp. 5) Khai phá dữ liệu (data mining): Là giai đoạn thiết yếu, trong đó các phương pháp thông minh sẽ được áp dụng để trích xuất ra các mẩu dữ liệu. 6) Đánh giá mẫu (pattern evaluation): Đánh giá sự hữu ích của các mẫu biểu diễn tri thức dựa vào một số phép đo. 7) Trình diễn dữ liệu (Knowlegde presention): Sử dụng các kỹ thuật trình diễn và trực quan hoá dữ liệu để biểu diễn tri thức khai phá được cho người sử dụng. Ordinal Hình 2.1: Data mining – một bước trong quá trình khám phá tri thức 9 2.2 Tiến trình khám phá tri thức khi đi vào một bài toán cụ thể : Chính vì mục tiêu khám phá trí thức ngầm định trong cơ sở dữ liệu nên quá trình khai phá thường phải qua một số các giai đoạn cần thiết. Bao gồm những giai đoạn chuẩn bị dữ liệu khai phá, giai đoạn khai phá dữ liệu và cuối cùng là giai đoạn chuyển kêt quả khai phá sang những tri thức cho con người hiểu được. Chi tiết các bước thực hiện được mô tả trong bảng tóm tắt như sau: - Giai đoạn 1: đầu tiên là phát triển một sự hiểu biết về lĩnh vực ứng dụng và những tri thức tương ứng. Xác định mục đích của tiến trình khai phá dữ liệu từ qua điểm của người dùng. - Giai đoạn 2: chuẩn bị dữ liệu để khai phá, thu thập dữ liệu và dữ liệu mẫu - Giai đoạn 3: tiền xử lý dữ liệu, xóa các thông tin bị nhiễu trong dữ liệu,loại bỏ sự trùng lặp dữ liệu và xác định chiến lược để xử lý dữ liệu bị mất. - Giai đoạn 4: chiếu dữ liệu, thu nhỏ dữ liệu và tìm những đặc trưng để khai phá Hình 2.2: Tổng quan tiến trình khai phá dữ liệu - Giai đoạn 5: chọn một phương pháp khai phá dữ liệu thích hợp nhất trong số các phương pháp phổ biến như: tóm tắt, phân lớp, hồi quy, phân nhóm, kết hợp… 10 [...]... kinh trong não bộ con người, thuật toán mạng neural là một trong những thuật toán được ứng dụng nhiều nhất trong các nghiên cứu học máy, đặc biệt là trong các bài toán nhận dạng Như đã đề cập ở trước, một bộ phân lớp có khả năng nhận dạng, rất thích hợp để cài đặt thuật toán mạng neural lên đó Thuật toán này dựa trên việc học và tinh chỉnh các thông số của các nút mạng (perceptron), dựa trên giải thuật. .. đối tượng, k là số cụm, t là số lần lặp Thông thường k, t . trình tiền xử lý trong tiến trình. 11 Chương 3 : THUẬT TOÁN PHÂN CỤM K-MEANS VÀ ỨNG DỤNG WEKA TRONG BÀI TOÁN THỰC TẾ. 1. Tìm hiểu về phân cụm Phân cụm là kỹ thuật rất quan trọng trong khai phá. LUẬN CHUYÊN ĐỀ MÔN HỌC : KHAI PHÁ DỮ LIỆU VÀ KHO DỮ LIỆU ĐỀ TÀI : THUẬT TOÁN K-MEANS VỚI ỨNG DỤNG WEKA TRONG BÀI TOÁN THỰC TẾ GVHD : TS ĐỖ PHÚC HỌC VIÊN : TRẦN ANH ĐỨC MÃ HỌC VIÊN : 1102015 LỚP. kỹ thuật phân cụm được phân loại như sau (xem hình) 12 2. Thuật Toán K-Means K-Means là thuật toán rất quan trọng và được sử dụng phổ biến trong kỹ thuật phân cụm. Tư tưởng chính của thuật toán