Trong thời gian tới em sẽ tiếp tục nghiên cứu những vấn đề sau:
- Tìm hiểu kỹ hơn về lý thuyết liên quan đến các phương pháp phân loại, tìm hiểu thêm các phương pháp phân loại khác.
- Ứng dụng các phương pháp phân loại vào các bài tốn khác nhau của thực tế cĩ yêu cầu.
60
TÀI LIỆU THAM KHẢO A. Tiếng Việt
[1] Vương Quân Hồng, Đào Gia Hưng, Nguyễn Văn Hữu (2008), Phương pháp thống kê xây dựng mơ hình định mức tín nhiệm khách hàng thế nhân, Tạp chí ứng dụng tốn học 4(2), tr 1-16.
[2] Võ Văn Tài và Tơ Anh Dũng (2009), Sử dụng hàm cực đại trong bài tốn nhận dạng, Tạp chí phát triển khoa học cơng nghệ, Đại học Quốc gia TPHCM, số 12(7): 21 – 30.
[3] Võ Văn Tài và Tơ Anh Dũng (2012), Khoảng cách L1 trong phân tích phân biệt, Tạp chí ứng dụng tốn học, số 1:15 – 36.
[4] Võ Văn Tài và Trần Phước Lộc (2012), Giáo trình Nhận dạng thống Kê, NXB Đại học Cần Thơ. 148 trang.
[5] Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), Phân tích dữ liệu nghiên cứu với SPSS (tập 1), NXB Hồng Đức. 295 trang.
[6] Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), Phân tích dữ liệu nghiên cứu với SPSS (tập 2), NXB Hồng Đức. 197 trang.
[7] Tơ Cẩm Tú và Nguyễn Huy Hồng (2003), Phân tích số liệu nhiều chiều, NXB Khoa học và Kỹ thuật, Hà Nội. 520 trang.
B. Tếng Anh
[8] Andrew. W (2002), Statistical pattern recognition, John Wiley & Sons, pp.490
[9] Glick, N. (1973), Separation and probability of correct classification among two or more distributions, Annals Inst. Stat Math., 25, pp.373–382.
[10] Pham–Gia,T. and Turkkan, N., Baysian analysis in the L1– norm of the mixing proportion using discriminant analysis, Metrika, 64(1),2006, pp.1–22. [11] Pham–Gia,T.,Turkkan, N. and Bekker,A. (2006), Bounds for the Bayes error in classification: A Bayesian approach using discriminant analysis,
Statistical Methods Statistical Methods and Applications,16:pp.7 – 26.
[12] Pham–Gia, T. Turkkan, N. and Tai, Vovan (2008), The maximum function in statistical discrimination analysis, Commun. in Stat –Simulation computation,
37(2):pp. 320 – 336.
[13] Richard.O.D, E.H.Peter and G.S.David (2001), Pattern classification, John Wiley & Sons,pp.654.