Nghiên cứu phương pháp học máy cho phân lớp dữ liệu học viên tạo nguồn phát triển đảng

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRẦN THỊ LƢƠNG TRƢỜNG ĐẠI HỌC MỞ HÀ NỘI LUẬN VĂN THẠC SỸ CÔNG NGHỆ THÔNG TIN CHUYÊN NGÀNH: CÔNG NGHỆ THÔNG TIN NGHİÊN CỨU PHƢƠNG PHÁP HỌC MÁY CHO PHÂN LỚP DỮ LİỆU HỌC VİÊN TẠO NGUỒN PHÁT TRİỂN ĐẢNG TRẦN THỊ LƢƠNG 2016-2018 HÀ NỘI - 2018 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƢỜNG ĐẠI HỌC MỞ HÀ NỘI LUẬN VĂN THẠC SỸ NGHİÊN CỨU PHƢƠNG PHÁP HỌC MÁY CHO PHÂN LỚP DỮ LİỆU HỌC VİÊN TẠO NGUỒN PHÁT TRİỂN ĐẢNG TRẦN THỊ LƢƠNG CHUYÊN NGÀNH : CÔNG NGHỆ THÔNG TIN MÃ SỐ: 8.48.02.01 NGƢỜI HƢỚNG DẪN KHOA HỌC: PGS.TS NGUYỄN QUANG HOAN HÀ NỘI - 2018 LỜI CAM ĐOAN Tôi cam đoan cơng trình nghiên cứu riêng tơi Các số liệu, kết nêu luận văn trung thực chƣa đƣợc công bố cơng trình khác Hà Nội, ngày tháng năm 2018 HỌC VIÊN Trần Thị Lƣơng i LỜI CẢM ƠN Em xin chân thành cảm ơn Trƣờng Đại học Kỹ thuật - Hậu cần CAND, Khoa Công nghệ thông tin - Trƣờng Đại học Mở Hà Nội tạo điều kiện thuận lợi giúp em hoàn thành luận văn Em xin chân thành cảm ơn hƣớng dẫn, bảo tận tình PGS.TS Nguyễn Quang Hoan suốt thời gian thực đề tài, cảm ơn thầy ln dành thời gian giúp đỡ em để hoàn thành đƣợc luận văn Em xin cảm thầy cô giáo khoa Công nghệ thông tin - Trƣờng Đại học Mở Hà Nội truyền thụ kiến thức, hỗ trợ em suốt trình học tập vừa qua; Cảm ơn bạn bè, đồng nghiệp, gia đình ngƣời thân yêu đồng hành, tạo điều kiện, động viên giúp đỡ em trình học tập, cơng tác để hồn thành khóa học luận văn ii MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN i LỜI CẢM ƠN ii MỤC LỤC iii DANH SÁCH CHỮ VIẾT TẮT TIẾNG VIỆT vi DANH SÁCH BẢNG vii DANH SÁCH HÌNH VẼ viii LỜI MỞ ĐẦU ix CHƢƠNG PHƢƠNG PHÁP PHÂN LỚP DỮ LIỆU 1.1 Phân lớp liệu 1.2 Một số vấn đề liên quan đến giải toán phân lớp liệu 1.2.1 Chuẩn bị liệu cho việc phân lớp 1.2.2 So sánh mơ hình phân lớp 1.2.3 Một số phƣơng pháp đánh giá độ xác mơ hình phân lớp .7 1.3 Phƣơng pháp định 1.3.1 Định nghĩa 1.3.2 Xây dựng định 1.3.3 Các đặc trƣng phân lớp liệu sử dụng định .10 1.3.4 Các nghiên cứu giải thuật 11 1.4 Kết luận chƣơng 12 CHƢƠNG GIẢI THUẬT C4.5 VÀ MẠNG NƠRON NHÂN TẠO 13 2.1 Giải thuật C4.5 .13 2.1.1 Giới thiệu chung .13 2.1.2 Giải thuật C4.5 13 2.1.3 C4.5 chọn thuộc tính phân loại tốt 15 2.1.4 Ví dụ minh họa cho giải thuật C4.5 16 2.2 Đánh giá định phân lớp liệu 26 2.2.1 Ƣu điểm định 26 2.2.2 Nhƣợc điểm định .28 2.3 Mạng nơron nhân tạo .28 2.3.1 Nơron sinh học: 28 iii 2.3.2 Nơron nhân tạo .30 2.3.3 Mạng nơron nhân tạo 32 2.3.4 Huấn luyện mạng nơron 35 2.4 Phƣơng pháp học lan truyền ngƣợc sai số 37 2.5 Kết luận chƣơng 49 CHƢƠNG PHÂN LỚP DỮ LIỆU HỌC VIÊN TẠO NGUỒN 50 PHÁT TRIỂN ĐẢNG 50 3.1 Khảo sát thu thập liệu 50 3.2 Xử lý liệu 50 3 Phân lớp liệu học viên sử dụng thuật toán C4.5 53 3.3.1 Áp dụng giải thuật 53 3.3.2 Xây dựng định 53 3.4 Phân lớp cán sử dụng mạng nơron nhân tạo .53 3.5 Giới thiệu số ngôn ngữ khai phá liệu .53 3.5.1 Giới thiệu ngôn ngữ R .53 3.5.2 Giới thiệu phần mềm Weka .54 3.6 Kết thực nghiệm 55 3.6.1 Chạy giải thuật J48 ngôn ngữ Weka .55 3.6.2 Chạy giải thuật mạng nơron ngôn ngữ Weka 58 3.7 Kết luận chƣơng 60 KẾT LUẬN 61 TÀI LIỆU THAM KHẢO 62 PHỤ LỤC 63 iv DANH SÁCH THUẬT NGỮ VIẾT TẮT TIẾNG ANH Viết tắt Tiếng Anh Tiếng Việt Evolutionary Programming Lập trình tiến hóa Genetic Algorithm Thuật toán GAs Negative Số mẫu âm Negative Predictive Value Giá trị tiên đoán âm Positive Số mẫu dƣơng PPV Positive Predictive Value Giá trị tiên đoán dƣơng TN True Nagative Thực âm True Nagative Rate Tỷ lệ thực âm True Positive Thực dƣơng TPR True Positive Rate Tỷ lệ thực dƣơng GR Gain Ratio Tỉ số độ lợi IG Information Gain Độ lợi thơng tin Accuracy Độ xác EP GAs N NPV P TNR TP ACC v DANH SÁCH CHỮ VIẾT TẮT TIẾNG VIỆT Chữ gốc Chữ viết tắt Công an nhân dân CAND Công nhận đối tƣợng CNDT Phân loại học viên PLHV Trung bình TB Có giấy khen CGK Cán học CBDH Học sinh phổ thơng HSPT Đồn viên ƣu tú DVUT Cơng nhận đối tƣợng CNDT Xuất sắc XS Công an trung ƣơng CATW Quyết định QD Phân loại rèn luyện PLRL Kết nạp đảng KND Có C Khơng K Cơ sở liệu CSDL Ngơn ngữ truy vấn mang tính cấu trúc SQL vi DANH SÁCH BẢNG Bảng 2.1: Bảng sở liệu dự đoán đối tƣợng kết nạp đảng có DVUT = C 17 Bảng 2.2: Một số hàm H(s) thƣờng dùng cho mơ hình nơron nhân tạo 31 Bảng 2.3: Một số hàm phi tuyến thƣờng đƣợc sử dụng mơ hình nơron 32 Bảng 2.4: Ma trận nhầm lẫn 47 Bảng 3.1: Bảng sở tri thức 52 vii DANH SÁCH HÌNH VẼ Hình 1.1: Quá trình phân lớp liệu - Bƣớc xây dựng mơ hình phân lớp Hình 1.2: Quá trình phân lớp liệu - Ƣớc lƣợng độ xác mơ hình Hình 1.3: Quá trình phân lớp liệu - Phân lớp liệu .4 Hình 1.4: Ƣớc lƣợng độ xác mơ hình phân lớp với phƣơng pháp holdout Hình 1.5: Ví dụ định Hình 2.1: Ví dụ Cây định hồn chỉnh .23 Hình 2.2: Mơ hình nơron sinh học 29 Hình 2.3: Mơ hình nơron nhân tạo 30 Hình 2.4: Sơ đồ đơn giản mạng nơron nhân tạo 33 Hình 2.5: Mạng truyền thẳng lớp .34 Hình 2.6: Mạng truyền thẳng nhiều lớp .34 Hình 2.7: Các dạng học .36 Hình 2.8: Mạng truyền thẳng nhiều lớp 38 Hình 2.9: Cấu trúc mạng lan truyền ngƣợc .40 Hình 3.1: Kết Classifer Output 566 Hình 3.2: Cây định sử dụng giải thuật C4.5 Weka 57 Hình 3.3: Kết Classifer Output 58 Hình 3.4: Mạng nơron Weka .5959 viii Hình Kết Classifer Output 56 Hình 3.2: Cây định sử dụng giải thuật C4.5 Weka Với tập liệu đầu vào file liệu có tên danh LUAN VAN.csv chứa 172 ghi (trong có 45 ghi tập liệu mẫu huấn luyện - Bảng 3.2) thuộc tính, sau đƣợc chạy với chƣơng trình, dự đốn độ xác mơ hình với kết thu đƣợc định giống kết kiểm nghiệm 45 tập liệu huấn luyện Dựa vào định ta dễ dàng nhận 13 luật giống 13 luật chạy thử nghiệm tính tốn tay Đánh giá độ xác thuật tốn C4.5 ngơn ngữ Weka: Từ cửa sổ kết Classifer Output (Hình 3.1), ta đọc đƣợc số thơng số đánh giá độ xác thuật toán C4.5 nhƣ sau: 57 TP số dự đoán KND: TP số dự đoán CNDT 10 TP số dự đoán NO 37 FP số dự đoán sai KND FP số dự đoán sai CNDT FP số dự đoán sai NO ACC độ xác: 94.83% Tỉ suất sai trung bình: 5.17% TPR(KND) Tỉ suất KND: 1.00 TPR(CNDT) Tỉ suất CNDT: 0.91 TPR(NO) Tỉ suất NO: 0.8 FPR Tỉ số sai từ CNDT, No sang KND 0.095 FPR Tỉ số sai từ KND, No sang CNDT FPR Tỉ số sai từ CNDT, KND sang NO 0.021 3.6.2 Chạy giải thuật mạng nơron ngôn ngữ Weka Tƣơng tự nhƣ chạy giải thuật J48 Kết nhƣ sau Hình 3.3 Kết Classifer Output 58 Hình 3.4: Mạng nơron Weka Đánh giá độ xác giải thuật mạng nơron ngôn ngữ Weka: Từ kết trên, ta tính đƣợc số thơng số đánh giá độ xác giải thuật mạng nơron nhƣ sau: 59 TP số dự đoán KND: 10 TP số dự đoán CNDT 10 TP số dự đoán NO 37 FP số dự đoán sai KND FP số dự đoán sai CNDT FP số dự đốn sai NO ACC độ xác: 98.28% Tỉ suất sai trung bình: 1.72% TPR(KND) Tỉ suất KND: 1.0 TPR(CNDT) Tỉ suất CNDT: 0.91 TPR(No) Tỉ suất No: 1.0 FPR Tỉ số sai từ CNDT, No sang KND 0.0 FPR Tỉ số sai từ KND, No sang CNDT 0.0 FPR Tỉ số sai từ CNDT, KND sang NO 0.02 3.7 Kết luận chƣơng Sau thƣc toán phân lớp liệu học viên trƣờng Đại học Kỹ thuật - Hậu cần CAND tác giả rút đƣợc nhận xét, đánh giá nhƣ sau: Chƣơng trình cài đặt dễ dàng, nhanh chóng, hoạt động ổn định, hiển thị kết nhanh thuận tiện cho ngƣời dùng Thực thi toán phân lớp với liệu đầu vào Danh sách học viên Trƣờng Đại học Kỹ thuật - Hậu cần CAND (Đã đƣợc mã hóa_Phụ lục 1) hai giải thuật J48 mạng nơron nhiều lần, tính trung bình kết nhận đƣợc có độ xác trung bình khoảng 90 % Từ ta tƣ vấn với lãnh đạo nhà trƣờng công tác phát triển theo tiêu chuẩn, quy định Điều lệ Đảng, Ngành Công an đảm bảo việc đánh giá cách xác, minh bạch 60 KẾT LUẬN Qua trình hồn thiện khóa luận tốt nghiệp với việc nghiên cứu thân hƣớng dẫn thầy PGS.TS Nguyễn Quan Hoan, tơi nghiên cứu, phân tích, đánh giá giải thuật phân lớp liệu dựa định Trong luận văn tác giả nghiên cứu giải thuật C4.5 giải thuật mạng nơ ron C4.5 Mạng nơron có cách thức lƣu trữ liệu xây dựng định dựa độ đo khác Do hai giải thuật có phạm vi ứng dụng vào sở liệu có kích thƣớc khác C4.5 giải thuật xử lý đầy đủ vấn đề trình phân lớp liệu: lựa chọn thuộc tính tốt nhất, lƣu trữ phân chia liệu, xử lý giá trị thiếu, tránh vừa, cắt tỉa cây,…Với lý C4.5 trở thành giải thuật phổ biến ứng dụng vừa nhỏ Quá trình triển khai, cài đặt thử nghiệm với đánh giá hiệu mơ hình phân lớp C4.5 đƣợc tiến hành Và thu đƣợc nhiều kết có ý nghĩa thực tiễn, nhƣ kết gợi mở hƣớng nghiên cứu Định hƣớng nghiên cứu tiếp theo: - Tiếp tục nghiên cứu phạm vi toán để mở rộng toán trƣờng Công an - Nghiên cứu tài liệu hƣớng dẫn nghiệp vụ công tác Đảng theo Điều lệ Đảng Hƣớng dẫn ngành để cụ thể hóa điều kiện tiêu chuẩn cho phù hợp với thực tiễn, đối tƣợng nhằm đánh giá dự báo xác - Nghiên cứu thực số ngơn ngữ lập trình khác áp dụng vào toán để so sánh đảm bảo kết thu đƣợc đắn 61 TÀI LIỆU THAM KHẢO Tài liệu tiếng Anh [1] ShwetaKharya, SunitaSoni, Weighted Naive Bayes Classifier: A Predictive Model for Breast Cancer Detection, International Journal of Computer Applications (0975 – 8887) Volume 133 – No.9, Bhilai Institute of Technology, Durg C.G India, (2016) [2] Irving John Good: The Estimation of Probabilities: An Essay on Modern Bayesian Methods MIT Press, 1965 [3] John Shafer, Rakesh Agrawal, Manish Mehta SPRINT- A Scalable Paralllel Classifier for Data mining In Predeeings of the 22nd International Conference on Very Large Database, India, 1996 [4] Mohammed J Zaki, Ching-Tien Ho, Rekesh Agrawal Parallel Classification for Data Mining on Shared-Memory Multiprocessors IVM Almaden Research Center, San Jose, CA 95120 [5] Miss Deepa S Deulkar& Prof R R Deshmukh, Data Mining Classification, Imperial Journal of Interdisciplinary Research (IJIR) Vol-2, Issue-4, 2016 ISSN: 2454-1362, H.V.P.M COET, Amaravati, India, 2016 [6] Quinlan J: C4.5: Programs for Machine Learning Morgan Kaufmann Publishers, 1993 [7] Richard Kufrin Generating C4.5 Production Rules in Parallel In Proceeding of Fourteenth National Conference on Artificial Intelligence, Providence RI, doc.edu.vn/tai-lieu/nghien-cuu-cac-thuat-toan-phan-lop-du-lieu-dua-tren-cay-quyetdinh-2248, 1997 [8] Ron Kohavi, J Ross Quinlan.Decision Tree Discovery, 1999 [9] The Morgan Kaufmann Series in Data Management Systems, Jim Gray Datamining- Concepts and Techniques, Chapter - Classification and Prediction Series Editor Morgan Kaufmann Publishers, August 2000 Tài liệu tiếng Việt [10] Đỗ Thanh Nghị, Khai mỏ liệu, giáo trình, Nhà xuất Đại học Cần Thơ, 2011 62 [11] Nguyễn Quang Hoan, Lê Thị Tuyết Mây, Nguyễn Mạnh Tuân, Nguyễn Ngọc Ánh, “Phân lớp học sinh phân loại cán sử dụng thuật toán học máy”, Tạp chí Khoa học cơng nghệ, Số 16 Tháng 12/2017, tr 50 – 56 [12] Nguyễn Quang Hoan, Lý Đông Hà, Ngô Xuân Trang, Lê Công Hiếu, “Ứng dụng mạng nơ ron nhân tạo nhận dạng dự báo”, Tạp chí Khoa học Cơng nghệ, Số 16 Tháng 12/2017, tr 57 – 63 [13] Nguyễn Quang Hoan, Các hệ dựa tri thức, giáo trình, Học viên Cơng nghệ Bƣu Viễn thơng, 2015 [14] Phan Văn Hiền, Giáo trình mạng nơ-ron, Đại học Bách Khoa Đà Nẵng, 2013 Website tham khảo [15] https://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/ [16] ttps://vi.wiktionary.org/ [17] https://oktot.net/thuat-toan-cay-quyet-dinh-c45/ PHỤ LỤC 63 DANH SÁCH HỌC VIÊN KHÓA D4 TT HO TEN PLHV PLRL DV UT DOI TUONG CAM TINH DANG HOC LOP DT QD CO HSPT K C NO CO HSPT C K CNDT Nguyễn Văn Thao Kha Nguyễn Văn Nhân Gioi TB Kha Tot Dƣơng Ngọc Ánh Gioi Tot KO HSPT K C NO Phạm Thị Hƣơng XS XS KO HSPT K C NO Nguyễn Thị Hiền Kha KO HSPT C C NO Nguyễn Văn Tuấn Kha CO CBDH K K NO Phạm Thị Ngân Gioi XS TB Kha Tot KO HSPT C C NO Lê Thị Sông Hƣơng Kha Tot CO HSPT K K CNDT Vũ Văn Huân XS XS CO CBDH C C KND 10 Vƣơng Thị Luyến Gioi Tot CO CBDH C C KND 11 Trần T Minh Xuyến Kha Tot CO CBDH C K CNDT 12 Lê Thu Hằng 13 Vũ Thị Măng Gioi Tot CO HSPT K C CNDT XS XS CO HSPT K C CNDT 14 Trần Bá Huấn 15 Nguyễn Văn Vũ XS Tot CO CBDH C C KND Kha TB Kha Kha Kha TB Kha Tot CO CBDH C C NO CO HSPT C K NO CO HSPT C C KND Kha Kha CO CBDH K C NO Tot CO HSPT C C KND Tot KO CBDH C K NO 21 Đồn Thanh Tình Gioi TB Kha Kha CO CBDH K K NO 22 Nguyễn Đức Hùng Kha CO HSPT C C NO 23 Vũ Minh Hải Kha TB Kha Kha TB Kha XS CO CBDH C C KND Tot CO HSPT C C NO 16 Dƣơng Thị Hồng Lý 17 Đặng Anh Ngọc 18 Nguyễn Thu Hƣơng 19 Trần Thị Đào 20 Quảng Thanh Ân 24 Lƣu Thái Bình 64 25 Nguyễn Tấn Thịnh XS XS CO HSPT C C KND 26 Nguyễn Hữu Linh Kha TB Kha Kha TB Kha XS Tot KO CBDH K C NO Tot KO HSPT C K NO XS KO CBDH C C NO Kha CO CBDH C K NO Tot CO HSPT C C KND XS CO HSPT K K CNDT Tot CO CBDH C K CNDT Tot KO HSPT K C NO XS CO CBDH K K CNDT 27 Nông Minh Hùng 28 Nguyễn Song Hậu 29 Nguyễn Mạnh Hƣng 30 Mông Tƣờng Vi 31 Bùi Anh Quân 34 Đậu Xuân Quang Kha TB Kha TB Kha Kha 35 Nguyễn Văn Công Kha Kha KO CBDH K C NO 36 Trần Đức Biên Kha Tot CO HSPT C C KND 37 Cao Ngọc Sơn Gioi Kha CO HSPT C C NO 38 Nguyễn Văn Thành XS KO CBDH C C NO Tot KO CBDH K K NO Tot CO HSPT C K CNDT Tot CO CBDH C C KND Kha CO HSPT K C NO XS KO HSPT C K NO Tot CO HSPT K K NO KO CBDH K K NO KO CBDH K C NO CO CBDH C K NO Tot CO HSPT C C NO 49 Trần Hữu Danh XS TB Kha Kha TB Kha TB Kha Kha TB Kha TB Kha Gioi TB Kha TB Kha Kha XS KO CBDH K K NO 50 Nguyễn Hồng Quân Gioi XS KO CBDH K K NO 32 Cao Thị Hồng Hạnh 33 Hoàng Anh Tú 39 Nguyễn Xuân Thành 40 Nguyễn Ngọc Thuỷ 41 Đồn Văn Trí 42 Nguyễn Văn Trƣờng 43 Nguyễn Mạnh Tuấn 44 Nguyễn Mạnh Tú 45 Trịnh Xuân Tiến 46 Bùi Văn Duy 47 Nguyễn Hà Nam 48 Võ Duy Cƣờng TB Kha Tot TB Kha 65 57 Lê Văn An TB Kha Gioi TB Kha TB Kha TB Kha TB Kha Gioi 58 Tống Đức An Gioi Kha CO CBDH K K NO 59 Nguyễn Thế Anh Gioi XS CO CBDH K K CNDT 60 Nguyễn Bá Giang Gioi Tot CO CBDH C K CNDT 61 Phan Thanh Hào Kha Kha KO CBDH C C NO 62 Phạm Trung Hiếu Kha XS CO CBDH C C KND 63 Nguyễn Huy Hoàng Gioi CO HSPT K C NO 64 Hoàng Quốc Huy Kha Kha TB Kha CO CBDH C C NO 65 Đào Gia Huy Kha CO CBDH K K NO 66 Nguyễn Văn Hƣng TB Kha Kha Tot CO CBDH C C KND 67 Nguyễn Trung Kiên Gioi XS CO HSPT K C CNDT 68 Phan Trung Kiệt Kha Tot CO CBDH K C CNDT 69 Bùi Thị Nhi Kha Kha KO HSPT C K NO 70 Dƣ Công Thanh XS XS CO HSPT C K CNDT 71 Nguyễn Văn Trung Gioi CO CBDH K K CNDT 72 Dƣơng Thế Hƣng Kha Tot TB Kha CO HSPT K K NO 73 Trịnh Văn Chung Tot KO CBDH C C NO 74 Nguyễn Đức Anh TB Kha XS XS CO HSPT C C KND 75 Đỗ Tú Bách Kha Kha CO HSPT C C NO 76 Nguyễn Văn Minh Châu Kha XS KO HSPT K C NO 77 Phạm Ngọc Cƣờng Kha Tot KO HSPT C K NO 51 Lê Huy Cƣờng 52 Nguyễn Văn Tài 53 Nguyễn Việt Đức 54 Trần Mạnh Linh 55 Nguyễn Bình Minh 56 Phan Hữu Tài Tot KO CBDH K C NO Tot TB Kha TB Kha TB Kha KO HSPT C K NO KO HSPT C K NO CO CBDH K C NO CO HSPT C C NO Kha CO HSPT C K NO Kha CO CBDH C C NO 66 78 Lƣơng Văn Cƣờng Gioi Tot CO CBDH K C CNDT 79 Chu Đức Dân Gioi XS KO HSPT C K NO 80 Hà Anh Dũng Kha Tot CO CBDH K K CNDT 81 Lê Xuân Hạnh Kha TB Kha Gioi Kha KO CBDH K K NO Kha KO CBDH K C NO Kha CO CBDH K C NO Tot TB Kha Kha KO CBDH C K NO CO HSPT K K NO 86 Lê Đức Mạnh Kha TB Kha Gioi CO HSPT C K NO 87 Dƣơng Ngọc Quý Gioi XS KO HSPT C C NO 88 Phan Hùng Sang Kha XS CO HSPT C C KND 89 Nguyễn Hữu Tạo Kha TB Kha Gioi TB Kha Tot TB Kha Kha CO CBDH C C KND KO CBDH C C NO CO HSPT K K NO Tot KO HSPT K K NO KO HSPT C K NO CO HSPT K K CNDT 82 Võ Tấn Hậu 83 Vƣơng Bá Hiệp 84 Vũ Anh Hùng 85 Trần Quang Hƣng 90 Trần Quyết Tâm 91 Nguyễn Ngọc Tú 92 Nguyễn Thanh Tùng 93 Trƣơng Nhật Thành Kha 94 Bùi Tuấn Thành Gioi TB Kha XS 95 Đỗ Thúy Nga Gioi XS CO HSPT C C CNDT 96 Võ Chí Bình Kha Kha CO HSPT K C NO 97 Hoàng Thu Hà XS CO CBDH K C CNDT Tot CO CBDH K C CNDT Tot TB Kha Tot CO HSPT C K CNDT KO CBDH K C NO 101 Nguyễn Quang Gioi TB Kha Gioi TB Kha Gioi CO HSPT K K CNDT 102 Phạm Toàn Thắng Kha CO HSPT C C KND 103 Trần Đức Thực Kha CO CBDH C K NO 104 Nguyễn Văn Trọng Gioi KO CBDH C K NO 98 Vũ Huy Lƣơng 99 Trần Quang Phát 100 Trần Thanh Phúc XS TB Kha Tot 67 105 Nguyễn Văn Hải Kha Tot CO HSPT C C KND 106 Nguyễn Văn Chinh Gioi XS KO HSPT K C NO 107 Vũ Văn Diện Kha Tot CO HSPT K C CNDT 108 Nguyễn Văn Đạt XS CO HSPT K K CNDT 109 Trần Văn Đức Kha CO HSPT C K NO 110 Lê Công Hồng TB Kha Gioi XS TB Kha TB Kha XS CO HSPT K C NO KO CBDH C C NO XS CO CBDH C K CNDT Tot CO HSPT C K NO Tot CO HSPT K C NO XS CO HSPT C C KND XS CO CBDH C C KND 111 Võ Minh Lợi 112 Vũ Duy Mạnh 113 Bùi Nhật Quang 114 Hoàng Sĩ Quân 115 Trần Quỳnh 116 Phạm Viết Trƣờng XS TB Kha TB Kha Gioi Tot CO CBDH C C KND Tot TB Kha Tot CO CBDH C C KND CO CBDH K K NO KO CBDH C C NO Tot CO HSPT C C NO 122 Nguyễn Ngọc Kiên Gioi TB Kha Kha TB Kha Kha TB Kha Gioi XS CO CBDH C K CNDT 123 Nguyễn Văn Lâm Gioi XS CO CBDH C C KND 124 Nguyễn Minh Long Tot KO HSPT K K NO Tot CO CBDH C C KND XS KO HSPT C K NO Tot CO HSPT C C NO 128 Lê Văn Tài Kha TB Kha XS TB Kha Gioi Tot KO CBDH K K NO 129 Hồng Cơng Thân Kha XS CO CBDH C K CNDT 130 Trần Đức Thịnh Kha Tot KO CBDH K K NO 131 Phan Văn Thƣ Kha Kha CO HSPT C K NO 117 Nguyễn Đức Thƣ 118 Nguyễn Trung Hiếu 119 Trần Văn Hiệp 120 Nguyễn Huy Hoàng 121 Nguyễn Nhƣ Hƣng 125 Nguyễn Xuân Mạnh 126 Nguyễn Văn Minh 127 Ngô Trắc Sơn 68 132 Nguyễn Đình Tiến Kha XS CO CBDH K C CNDT 133 Nguyễn Anh Tuấn Kha Kha CO CBDH C K NO 134 Nguyễn Minh Tuấn XS CO HSPT K C CNDT Kha KO HSPT C C NO 136 Trần Hữu Thắng Kha TB Kha Gioi KO CBDH K C NO 137 Bùi Anh Tuấn Kha CO CBDH K C NO 138 Nguyễn Ngọc Tân Kha CO CBDH C C NO 139 Nguyễn Hải Đăng Kha XS TB Kha TB Kha XS CO HSPT C K CNDT 140 Nguyễn Khánh Linh Tot TB Kha XS KO CBDH C C NO KO CBDH C K NO 142 Nguyễn Nhựt Em Gioi TB Kha XS CO CBDH K C CNDT 143 Lê Quốc Đạt Gioi Kha CO CBDH C K NO 144 Trần Trung Hiếu Kha Kha KO HSPT C C NO 145 Lê Đình Long XS KO CBDH C K NO Kha CO HSPT K K NO Tot CO CBDH K K CNDT 148 Đặng Quang Minh Gioi TB Kha TB Kha XS XS KO CBDH K K NO 149 Đỗ Bác Ái Gioi Kha CO CBDH C K NO 150 Nguyễn Văn Chinh Kha TB Kha TB Kha XS TB Kha XS Kha KO HSPT K K NO Kha CO HSPT K K NO Tot CO CBDH K K CNDT XS CO CBDH K K CNDT Kha KO CBDH C K NO XS KO CBDH C K NO XS TB Kha Kha XS KO CBDH K C NO Tot KO HSPT C C NO XS KO CBDH K C NO 135 Vũ Ngọc Tuyên 141 Trần Đức Long 146 Biện Xuân Thiện 147 Nguyễn Thành Nam 151 Hồ Mạnh Cƣờng 152 Nguyễn Mai Diệp 153 Phạm Viết Dũng 154 Nguyễn Thúy Hằng 155 Trần Trung Hiếu 156 Phạm Thành Hiền 157 Phạm Mạnh Hoàng 158 Trịnh Thị Hƣơng 69 159 Nguyễn Văn Lộc 162 Nguyễn Hoa Quyên Kha TB Kha TB Kha XS 163 Nguyễn Công Quyền XS XS KO HSPT K K NO 164 Phạm Hoàng Quý Gioi TB Kha TB Kha XS TB Kha TB Kha TB Kha Tot CO HSPT K C CNDT KO HSPT K K NO KO HSPT C C NO KO HSPT K C NO KO HSPT K C NO Kha KO CBDH K K NO Tot KO HSPT K K NO Kha TB Kha CO HSPT K K NO KO HSPT K K NO 160 Hồ Thiện Ngộ 161 Vũ Mạnh Nguyên 165 Phạm Minh Tâm 166 Nguyễn Thanh Thanh 167 Bùi Phƣơng Thảo Kha 168 Nguyễn Văn Thắng 170 Nguyễn T Thanh Thúy Kha TB Kha Gioi 171 Hà Thị Trầm Kha 172 Nguyễn Văn Tuấn Kha 169 Võ Thành Thịnh XS KO CBDH C K NO Kha KO CBDH C K NO KO CBDH K C NO KO HSPT C C NO TB Kha XS 70 ... nạp Đảng để giới thiệu nguồn phát triển Đảng cho Đảng ủy Nhà trƣờng đƣợc nhanh xác Với lý trên, chọn đề tài Nghiên cứu phương pháp học máy cho phân lớp liệu học viên tạo nguồn phát triển đảng ... hƣớng nghiên cứu x CHƢƠNG PHƢƠNG PHÁP PHÂN LỚP DỮ LIỆU 1.1 Phân lớp liệu Phân lớp liệu kỹ thuật dựa tập huấn luyện giá trị nhãn lớp thuộc tính phân lớp sử dụng việc phân lớp liệu Phân lớp liệu. ..BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƢỜNG ĐẠI HỌC MỞ HÀ NỘI LUẬN VĂN THẠC SỸ NGHİÊN CỨU PHƢƠNG PHÁP HỌC MÁY CHO PHÂN LỚP DỮ LİỆU HỌC VİÊN TẠO NGUỒN PHÁT TRİỂN ĐẢNG TRẦN THỊ LƢƠNG CHUYÊN NGÀNH