7. Bố cục của luận văn
1.6. Tổng kết chương
Như vậy, trong chương 1 em đã nghiên cứu được khái niệm về vấn đề phân cụm dữ liệu, mục tiêu của việc phân cụm dùng để làm gì, những vấn đề cần chú ý trong việc phân cụm và nghiên cứu tổng quan các phương pháp phân cụm và dữ liệu xây dựng trong phân cụm dữ liệu. Trong công tác thi đua khen thưởng, mặt dù đã có luật thi đua khen thưởng, thông tư 35/2015/TT-BGDĐT và thông tư 22/2018/TT-BGDĐT quy định về xét thi đua khen thưởng trong ngành giáo dục nhưng thực tế tại các đơn vị khi xét thi đua khen thưởng có nhiều mặt. Có người tốt về mặt này nhưng chưa tốt về mặt khác trong khi đó xét thi đua thì qua nhận xét định tính là chủ yếu, rất ít mặt xét về định lượng nên có trường hợp người này và người khác có sự so bì khi xét thi đua. Nên dùng phương pháp phân cụm là một trong những phương pháp xác định độ tương
đồng về thành tích để các cá nhân được xét thi đua không có sự so bì gây mất đoàn kết trong đơn vị. Trong công tác phân cụm dữ liệu thi đua em sử dụng thuật toán phân cụm mờ FCM, thuật toán này sẽ được nghiên cứu trong chương 2.
CHƯƠNG 2
LÝ THUYẾT MỜ VÀ MỘT SỐ THUẬT TOÁN PHÂN CỤM DỮ LIỆU
Trong chương này em nghiên cứu phần lý thuyết mờ gồm khái niệm về tập mờ, các phép toán logic mờ, quá trình mờ hóa dữ liệu và thuật toán phân cụm dữ liệu rõ K- Means và thuật toán phân cụm mờ Fuzzy C-Means, cách mã hóa biến ngôn ngữ thành dữ liệu số và chuyển giá trị từ số thành biến ngôn ngữ để có giá trị đầu ra bằng nhận xét để ứng dụng viết hàm hỗ trợ trong chương 3.