1. Trang chủ
  2. » Thể loại khác

DSpace at VNU: Phân cụm dữ liệu dựa trên đồ thị sử dụng cây khung cự tiểu

3 155 0

Đang tải... (xem toàn văn)

THÔNG TIN TÀI LIỆU

Thông tin cơ bản

Định dạng
Số trang 3
Dung lượng 200,9 KB

Nội dung

Phân cụm liệu dựa đồ thị sử dụng khung cự tiểu Trần Quang Hào Trường Đại học Công nghệ Luận văn ThS Kỹ thuật Phần mềm; Mã số: 60 48 01 03 Người hướng dẫn: PGS.TS Hoàng Xuân Huấn Năm bảo vệ: 2014 Abstract 1./ Nghiên cứu tài liệu để hệ thống lại vấn đề sau: - Khám phá tri thức phân cụm liệu - Một số phương pháp phân cụm - Nghiên cứu giải thuật –MSTs phân cụm liệu - Phân cụm liệu dựa đồ thị sử dụng khung cực tiểu 2./ Luận văn cài đặt thuật toán Luận văn chạy thử nghiệm với liệu với CSDL với nhiều thuộc tính nhiều ghi, có thử nghiệm với liệu thực tế Keywords Dữ liệu máy tính; Kỹ thuật phần mềm; Phân cụm liệu; Cây khung cự tiểu Content  Chương 1: Giới thiêụ về khám phá trí thức và phân cu ̣m dữ liêụ Chương này sẽ triǹ h bày các khái niê ̣m bản về khám phá tri thức và phân cu ̣m dữ liê ̣u, tóm tắt mơ ̣t sớ phương pháp phân cu ̣m dữ liê ̣u điể n hiǹ h  Chương 2: Thuâ ̣t toán phân cu ̣m sử du ̣ng khung cực tiể u Trong chương để làm rõ kỹ thuật phân cụm liệu dựa đồ thị sử dụng khung cực tiểu , số vấ n đề liên quan đế n khung cực tiể u đươ ̣c triǹ h bày , ngồi phân tích kỹ thuật phân cụm khung cực tiểu, tìm hiểu thuật tốn phân cụm 2-MSTs  Chương 3: Thưc̣ nghiêm ̣ ứng du ̣ng Trong phầ n thực nghiê ̣m , cài đặt thuật tốn 2-MSTs và mơ phỏng th ̣t toán qua ví du ̣ khai thác bay của ngành hàng không Phần kết luận trình bày tóm tắt nội dung thực luận văn, đồng thời đưa vấn đề nghiên cứu tiếp cho tương lai References Tiếng việt [1] PGS.TS Hồng Xn Huấn (2012), Giáo trình Nhận dạng mẫu, Trường Đại học công nghệ Đại Học Quốc Gia Hà Nội [2] PGS.TS Đỗ Đức Giáo, Toán học rời rạc, Giáo trình khoa CNTT, ĐHKHTN, ĐHQGHN, 1998 Tiếng Anh [3] Caiming Zhong1,2,3, Duoqian Miao1,2,4, Ruizhi Wang1,2, Agraph-theoretical clustering method based on two rounds ofminimum spanning trees, 1) Department of Computer Science and Technology, Tongji University, Shanghai 201804, PR China 2) Key Laboratory of Embedded System & Service Computing, Ministry of Education of China, Shanghai 201804, PR China 3) College of Science and Technology, Ningbo University, Ningbo 315211, PR China 4) Corresponding author at: Department of Computer Science and Technology, Tongji University, Shanghai 201804, PR China [4] Alan Rea (1009), Data mining - An introdution, The Parallel Computer Center, The Queen’s University of Belfast [5] Daniel T.Larose, Discovering knowledge in data, Wiley Publishing 2011 [6] Jiawei Han, Micheline Kamber, Data Mining Concepts and techniques, Second Edition, Elsevier Inc, 2011 [7] Jiawei Han and Micheline Kamber (2001), “Data Mining: Concepts and Techniques”, Hacours Science and Technology Company, USA [8] L John, “Operational Data Stores: Building an Effective Strategy”, Data Warehouse: Practical Advive from the Experts, Prentice Hall, NJ, 2009 [9] P Berkhin: Survey of Clustering Data Mining Techniques Research paper Accrue Software, Inc, http://www.accrue.com, 2009 [10] Anil K.Jain, Richard C.Dubes (1988), Algorithms for Clustering Data [11] Daniel Barbara, Julia Couto, Yi Li (October 1, 2001), “COOLCAT: An entropy-based algorithm for categorical clustering”, George MasonUniversity Information and Software Engineering Department Fairfax, VA22030, pp 582 - 589 [12] MARIA HALKIDI (2001), “On Clustering Validation Techniques”, Kluwer Academic Publishers, Holland [13] Usama M Fayyad, Gregory Piatetsky-Shapiro, Padhraic Smyth (1996), “From Data Mining to Knowledge Discovery”: An Overview, Advances in Knowledge Discovery and Data Mining 1996, pp 37 - 54 [14] S Ghosh, S.K Dubey (2013), Comparative Analysis of K-Means and Fuzzy C-Means Algorithms, International Journal of Advanced Computer Science and Applications, Vol 4, No.4, pp 35-39 ... L John, “Operational Data Stores: Building an Effective Strategy”, Data Warehouse: Practical Advive from the Experts, Prentice Hall, NJ, 2009 [9] P Berkhin: Survey of Clustering Data Mining Techniques... for Clustering Data [11] Daniel Barbara, Julia Couto, Yi Li (October 1, 2001), “COOLCAT: An entropy-based algorithm for categorical clustering”, George MasonUniversity Information and Software... and Data Mining 1996, pp 37 - 54 [14] S Ghosh, S.K Dubey (2013), Comparative Analysis of K-Means and Fuzzy C-Means Algorithms, International Journal of Advanced Computer Science and Applications,

Ngày đăng: 17/12/2017, 03:03

TỪ KHÓA LIÊN QUAN