BTL nhan dang sử dụng thuật toán KNN hỗ trợ người dùng mua laptop trên website

BTL nhan dang sử dụng thuật toán KNN hỗ trợ người dùng mua laptop trên website, ho tro mua laptop tren website,BTL nhan dang sử dụng thuật toán KNN hỗ trợ người dùng mua laptop trên websiteBTL nhan dang sử dụng thuật toán KNN hỗ trợ người dùng mua laptop trên websiteBTL nhan dang sử dụng thuật toán KNN hỗ trợ người dùng mua laptop trên websiteBTL nhan dang sử dụng thuật toán KNN hỗ trợ người dùng mua laptop trên website

Mục lục

Lời Mở Đầu

Máy tính xách tay - laptop là phương tiện để làm việc hiệu quả Vậy yếu tố nào quan trọng nhất để lựa chọn máy tính xách? Bài viết dưới đây đưa ra 9 yếu tố người dùng nên tham khảo trước khi quyết định chọn mua một chiếc laptop

Giờ đây, mặc dù smartphone và tablet khá nhỏ gọn và có thể thay thế laptop khi bạn phải di chuyển, tuy nhiên muốn công việc có hiệu quả cao, các thao tác được nhanh và chính xác bạn vẫn không thể thiếu máy tính xách tay Các công việc như đánh máy nhanh, chỉnh sửa video, hay thiết kế đồ họa, chỉnh sửa ảnh… luôn cần đến một công cụ thực sự chuyên nghiệp

Thị trường hiện tại có nhiều loại laptop với các kích cỡ, tính năng và giá cả Với người dùng, đây quả là một sự lựa chọn khó khăn, lời khuyên hữu ích dành cho bạn là nên tập trung vào nhu cầu làm việc để lựa chọn

I. Giới thiệu về Máy tính xách tay

Máy tính xách tay hay máy vi tính xách tay (tiếng Anh: laptop

computer hay notebook computer) là một máy tính cá nhân gọn nhỏ có thể mang xách

được Nó thường có trọng lượng nhẹ, tùy thuộc vào hãng sản xuất và kiểu máy dành cho các mục đích sử dụng khác nhau

Máy tính xách tay có đầy đủ các thành phần cơ bản của một máy tính cá nhân thông thường

Chiếc máy tính xách tay đầu tiên trên thế giới là một chiếc Osborne 1 ra đời năm 1981

Tuy có đầy đủ các chức năng như các máy tính cá nhân thông thường, nhưng máy tính xách tay với một không gian nhỏ gọn nên các đặc điểm sau có sự khác biệt so với các máy tính cá nhân Chi tiết hơn về từng thiết bị ở các hệ thống máy tính cá nhân thông thường xem các bài riêng về chúng

• Đặc điểm thiết kế:

 Hệ điều hành : Hệ điều hành (OS) là thành phần bắt buộc phải có trong các máy tính xách tay Nó bổ nhiệm quản lý các chương trình hoặc ứng dụng trong máy tính.Hệ điều hành có nhiều loại:Microsoft Windows, Mac OS, Linux,

 Bộ xử lý: Bộ xử lý được thiết kế riêng với sự chú trọng vào hiệu năng và tiết kiệm năng lượng, chúng có thể thay đổi tốc độ làm việc tuỳ theo yêu cầu của

hệ thống Để hạ giá thành sản phẩm, một số máy tính xách tay cũng sử dụng các bộ xử lý của máy tính cá nhân để bàn (thường rất ít)

 Ram: RAM: Máy tính xách tay sử dụng loại RAM (So-DIMM) dành riêng, chúng ngắn hơn (và thường rộng hơn) các thanh RAM (Long-DIMM) thông thường cho máy tính cá nhân để bàn Một máy tính xách tay thường được thiết

kế hai khe cắm RAM (mà thường thì khi sản xuất chúng chỉ được gắn RAM trên một khe để người dùng có thể nâng cấp)

 Ổ đĩa cứng: Ổ đĩa cứng của máy tính xách tay là loại ổ (2,5") có kích thước nhỏ hơn các ổ cứng của máy tính thông thường (3,5"), chúng có thể sử dụng giao tiếp ATA truyền thống hoặc SATA trong các máy sản xuất gần đây

 Chức năng đồ họa : Chức năng Đồ hoạ: Thường được tích hợp trên

các chipset hoặc tích hợp trên bo mạch chủ Đa phần các máy tính xách tay phổ

thông và tầm trung sử dụng chức năng đồ hoạ tích hợp trên chipset và sử dụng

bộ nhớ đồ hoạ chia sẻ từ RAM hệ thống Các máy tính xách tay cao cấp bộ xử

lý đồ hoạ có thể được tách rời và gắn trực tiếp trên bo mạch chủ, chúng có thể

có RAM riêng hoặc sử dụng một phần RAM của hệ thống

 Màn hình : Màn hình của những máy tính xách tay ngày nay luôn thuộc

loại màn hình tinh thể lỏng, chúng được gắn trực tiếp với thân máy và không thể tách rời Một số máy tính xách tay thiết kế màn hình quay được và gập lại che đi bàn phím - kết hợp với thể loại này thường là màn hình cảm ứng.Hiện giờ người ta đã chế tạo được một loại máy tính xách tay có thể tháo rời màn hình,nhưng hiện loại này chưa phổ biến lắm và giá khá đắt

 Pin : Nguồn sử dụng lưới điện dân dụng của máy tính xách tay được thiết kế bên ngoài khối máy để tiết kiệm không gian Nguồn là một trong những bộ phận quan trọng nhất của máy tính để bàn và MTXT Điện năng cấp cho máy tính xách tay chỉ có một cấp điện áp một chiều duy nhất có mức điện áp thường thấp hơn 24 Vdc Năng lượng cung cấp cho máy tính xách tay khi không sử dụng nguồn điện dân dụng là pin

 Bàn Phím : Bàn phím máy tính xách tay thường không tuân theo tiêu chuẩn của các bàn phím máy tính cá nhân thông thường Ngoài các phím chức năng thường thấy (như F1, F2 đến F12) trên các bàn phím thông dụng của máy tính

cá nhân, máy tính xách tay còn có một loạt các phím chức năng dành riêng khác, các phím này thường là chức năng thứ hai và chỉ được kích hoạt sau khi

đã bấm phím chuyển đổi thường có ký hiệu Fn.

 Kết nối mạng : Đa phần các máy tính xách tay hiện nay đều được tích hợp sẵn

bộ điều hợp mạng không dây theo các chuẩn thông dụng cùng với các bộ điều hợp mạng Ethernet thông thường Hình thức kết nối Internet quay số hiện nay

là Wi-Fi hoặc Bluetooth

 Đa phương tiện:

• Loa luôn được tích hợp sẵn trên máy tính xách tay nhưng chúng có chất lượng và công suất thấp

• Webcam, Micro cũng thường được tích hợp ở một số máy tính xách tay sản xuất những năm gần đây Chúng có công dụng giúp người sử dụng có thể gọi điện hoặc nói chuyện thông qua mạng Internet

 Touchpad: Là bàn di chuột dùng để điều khiển con chuột trên máy tính với 2 phím trái phải như con chuột trên máy tính để bàn và nằm dưới bàn phím

II. Định nghĩa bài toán

Với 1 bộ dữ liệu đồ sộ về Laptop đã có về các lap top trên thị trường ta không cần

phải phân tích kĩ về bên trong để có thể mua được một máy tính ưng ý Bằng các dữ liệu đã có sẵn và các thuộc tính của từng cá thể ta cỏ thề đưa ra nhận biết nhanh chóng

cá thể đó thuộc Hãng máy tính nào bằng các tính toán số học trên mảy Tính (Machine Learning)

III. Thu thập và xử lý số liệu

Ta thu thập dữ liệu laptop từ cấu hình bên trong lẫn bên ngoài của máy tính theo như nhu cầu mua máy tính trên thị trường hiện nay

Bộ dữ liệu sau khi được rút gọn bao gồm 9 thuộc tính và mỗi thuộc tính được quy định:

1 APPLE

2 DELL

3 LENOVO

4 ASUS

5 ACER

6 HP

• Màn hình

• Bộ vi xử lý

1 i3

2 i5

3 i7

4 khác

• Bộ nhớ Ram

• Bộ nhớ ổ cứng

• Hệ điều hành

1 dos

2 mac-os

3 win 7

4 win 8

5 win 8.1

6 win 10

• Card đồ họa:

1 có 1

1 ko 0

• Màu sắc

1 trắng

2 đen

3 đỏ

4 bạc

5 xanh

6 xám

7 vàng

8 khác

theo tổng kết thống kê:

Gía trị lớn nhất Giá trị nhỏ nhất Giá trị trung bình

Tỷ lệ phân chia cho mỗi loại trong 6 hãng máy tính trên là 16,6%

a. làm sạch dữ liệu

Thiếu giá trị: khi xây ra Sự thiếu thông tin ở 1 thuộc tính nào đó trang 1 bản ghi của bộ dữ liệu thu thập, khi mả tính đảm bảo số bán ghi chia đều cho 3 loài trên đã có (

33,3%) vả sồ lượng bản ghi thiểu lá ít ta cỏ thề áp dụng phương pháp loại bo.(thực tề

trong bộ dữ liệu trên, khống tồn tại giá trị thuộc tính bị thiếu hay không được điền).mặt khác khi cần phải điền vài các gỉá trị thiếu, ta có thể áp dụng phương pháp điền tự

động, thay thế các giá trị thiếu bằng giả trị trung bình đã được thống kê ở trên

Nhiễu dữ liệu: khi xuất hiện 1 giả trị bất ngờ nào đó, đột nhiên vượt quá các giá

trị biên đã được thong kê, ta có thề sửa lại giá trị đó thành các giá trị ờ vùng biên theo

bàng thống kế ở trên

b. chọn lọc dữ liệu

Tích hợp vá du thừa dữ liệu : do dữ liệu trên thu thập từ 1 nguồn duy nhất nên

việc tích hợp là không cần thiết, các thuộc tính của dữ liệu là độc lập nhau, không có

mối quan hệ tương quan nào, các thuộc tính đã được rút gọn chọn lọc nên không cần việc phân tích duthừa dữ liệu

c. biến đổi dữ liệu

Biến đồi dữ liệu: ta sử dụng phương pháp chuẩn hóa dữ liệu về khoảng giá trị

[0,1], phấn này sê được nói rô hơn ở phấn sau tùy vào phương pháp khai phá dữ liệu

được lựa chọn

d. rút gọn dữ liệu

Như đã nói từ đầu, bộ dữ liệu đã được loại bỏ đi các thuộc lính mang tính chất mô

tả, chì giữ lại 1 Ihuộc tính mô tả duy nhất là tên Hãng cụ thể các thuộc tính mang tính

số học còn lại vẫn đảm bảo được tính phân loại

IV. Khai phá dữ liệu

Dựa vào phát biểu và mục đích cùa bái toán, dễ dàng nhận thầy đây là 1 bải toán phân lớp: với 1 bộ dữ liệu đã cho và đã được gán nhãn các lớp cho trước(thể hiện thông qua thuộc tính Hãng máy tính cụ thể), ta cần gắn các mẫu mới (chưa biết thuộc nhãn lớp nào) vào các lớp với độ chính xác cao nhất cố thể

Bộ dữ liệu được chọn có Bộ thuộc tính không lớn, để đơn giản và dễ sử dụng để

phân lớp ta lựa chọn dùng phản lớp Iheo Ihuât toán “k- người hàng xóm gần nhất* (k-

Nearest Neighbor Algorithm)

1. Thuật toán K-người hàng xóm gần nhất là gì

Thuật toán k-người hàng xóm gần nhất (viết tắt là K-NN) là thuật toán có mục đích phân loại lớp cho một mẫu mới (Query point) dựa trên các thuộc tính và lớp của các mẫu sẵn có (Tratntng Data), các mẫu này được nằm trong một hệ gọi là không gian mẫu

Một đối tượng được phân lớp dựa vào K láng giềng của nó K là số nguyên dương

được xác định trước khi thực hiện thuật toán Người ta thưởng dùng khoảng cách

Euclidean đề tính khoảng cách gtữa các đối tượng

2. Mô tả thuật toán KNN

Các mẫu được mô tà bằng n - chiều thuộc tính số Mỗi mẫu đại diện cho một điểm trong một chiều không gian n - chiều.Theo cách này tất cả các mẫu được lưu trữ trong một mô hình không gian n - chiều

Các bước thực hiện của thuật toán K-NN được mô tả như sau:

1/ Xác định tham số K (số láng giềng gần nhất)

2/ Tính khoảng cách giữa đối tượng cần phân lớp (Query Point) với tất cả các đối tượng trong training data (thường sử dụng khoảng các Euclidean)

3/ Sắp xếp khoảng cách theo thứ tự tăng dần và xác định K láng giềng gần nhất với Query Point

4/ Lấy tất cả các lớp của K láng giềng gần nhất đã xác định

5/ Dựa vào phần lớn lớp của láng giềng gần nhất để xác định lớp cho Query Point

Đề hiểu K-NN được dùng đề phân lớp thể nào ta xem minh họa dưới đây:

Trong hình dưới đây, training Data được mô tả bời dấu (+) và dấu (-), đối tượng

cần được xác định lớp cho nó (Query point) là hình mặt cười đó Nhiệm vụ của chúng

ta là ước lượng (hay dự đoán) lớp của Query point dựa vào việc lựa chọn sổ láng giềng gần nhất với nó Nói cách khác chúng ta muốn biết liệu Query Point sẽ được phân vào lớp (+) hay lớp (-)

Ta thấy rằng:

1- Nearest neighbor : Kểtquả là + (Query Point được xếp vào lớp dấu +)

2- Nearest neighbors : không xác định lớp cho Query Point vì số láng giềng gần nhẩt với

nó là 2 trong đó 1 là lớp + và 1 lá lớp - (không có lớp nào có số đối tượng nhiều hơn lớp kia) Vẩn đề này sẽ được nói rõ cụ thề ở phần sau

5- Nearest neighbors : Kết quả là- (Query Point đuợc xếp vào lớp dấu - vì trong 5 láng giềng gần nhất với nó thì có 3 đối tượng thuộc lớp - nhiều hơn lớp + chỉ

có 2 đồi tượng)

3. Áp dụng thuật toán KNN vào bài toán phân lớp máy tính

“Sự gần gũi” được xác định bằng khoảng cách Euclide, với khoảng cách Euclide giữa hai điềm:

X=(x1, x2, x3, , xn) và Y=(y1,y2 ,y3, , yn ) là:

Sự phân loại lớp cho mẫu chưa biết lúc này dựa trên sự chiếm đa số của một lớp nào đó trong " k - người hàng xóm gần nhất " đã tìm được

Ở đây ta cần biến đồi dữ liệu để cho hiệu quả của thuật toán đuợc nâng cao hơn Cần lưu ý rằng:

+ Khoảng cách Eudide bị ảnh hường bởi khoảng giới hạn giá trị thuộc tính + Khoảng giá trị lớn thì gây ra nhiều ảnh hưởng hơn so với khoảng giá trị nhỏ

Dù vậy khoảng cách giữa các mẫu có thề bị chi phối bởi một số thuộc tính có giá trị tương đối lớn so với thuộc tính khác

Vì vậy ta có thề khắc phục bằng cách bình thường hóa một số thuộc tính bằng cách chia giá trị của mỗi thuộc tính thuộc mỗi mẫu cho giá trị lớn nhất của thuộc tính

đó trong tất cả các mẫu, làm các giá trị sau khi bình thường hóa nằm trong khỏang [0,1]

Áp dụng vào bài toán phân lớp Máy tính:

Trích dẫn từ bộ dữ liệu Laptop, ta lập ra 1 bảng dữ liệu nhỏ và tiến hành thực hiện theo thuậl toán K-NN đề minh họa:

hình

Bộ xử lý

Bộ nhớ ram

Bộ nhớ

ổ cứng

Hệ điều hành

Card

đồ họa

Màu sắc Hãng

Ta tiến hành thường hóa dữ liệu, bảng dữ liệu sẽ bị biến đổi thành bảng sau: (ta lấy từng giá trị của cột trong bảng chia cho giá trị lớn nhất theo từng cột)

hình

Bộ xử lý

Bộ nhớ ram

Bộ nhớ

ổ cứng

Hệ điều hành

Card

đồ họa

Màu sắc

Hãng

Ta tính khoảng cách Eclide được bảng khoảng cách tương ứng (khoảng cách từ các máy tới máy cần phân loại)

Acer =1.4

Apple =1.35

Asus =0.79

Dell =1.08

Lenovo =1.06

Lenovo =0.5

Apple =1.66

Dell =1,47

Chọn K = 3

Ta chọn K hàng xóm gần nhất là 3 thì 3 khoảng cách nhỏ nhất lần lượt là : 0.5, 0.79 và 1.06 tương ứng với các hãng : Lenovo,Lenovo, Asus

Trong 3 hàng xóm gần nhất này có 2 hàng xóm là Lenovo và 1 hàng xám lá Asus Vậy là kết luận máy Laptop cần tư vấn thuộc loại Lenovo

Trong trường hợp nếu chọn K xảy ra trường hợp có số hàng xóm mỗi lớp bằng nhau thì ta tiến hành thêm bước tính trung bình lần lượt của mỗi lớp sau đó chọn lớp nào có sô trung bình nhỏ nhất để phân lớp

V. Đánh giá độ chính xác của mô hình và chương trình chạy

1. Đánh giá độ chính xác:

• Ước lượng độ chính xác của bộ phân lớp là quan trọng bởi nó cho phép sự dự đoán được độ chính xác của các kết quả phân lớp những dữ liệu trong tương lai phương pháp được thực hiện trong 2 bước sau:

Một cách tổng quát ,tập luyện lớn hơn thì việc phân lớp tốt hơn, tập kiểm tra lớn hơn sẽ đúng hơn về việc đánh giá lỗi thông thường người ta chọn tập luyện bằng 2/3 và tập kiểm tra bằng 1/3

Trong trường hợp số phần tử của các lớp trong tập dữ liệu gốc là không đều ví

dụ như về y học thì lớp khỏe mạnh chiếm 90% còn lớp bệnh tật chiếm 10%, như vậy nếu vẫn chọn ra ngẫu nhiên tập kiểm tra thì sẽ không đánh giá được đúng tỷ lệ lỗi Để khắc phục, ta chọn ngẫu nhiên ở mỗi lớp ra số phần tử cho tập kiểm tra bằng 1/3 số phần tử lớp

2. Chương trình chạy:

Giao diện chính:

Nhập dữ liệu vào bảng dữ liệu dành riêng cho người quản trị

ở đó có xóa và thêm dữ liệu

Giao diện tư vấn mua lap top Cần nhập thông tin của laptop cần mong muốn

và ấn nút tư vấn:

Khi click và nút tư vấn máy sẽ tính toán và đưa ra tư vấn cụ thể cho người cần

tư vấn