Khoảng cách đối xứng

Một phần của tài liệu (LUẬN văn THẠC sĩ) ứng dụng kỹ thuật đa mục tiêu vào phân cụm dữ liệu (Trang 51 - 52)

2.2 .Một số giải thuật tối ƣu hóa cụm

3.3. Khoảng cách đối xứng

Một định nghĩa mới về khoảng cách là khoảng cách đối xứng điểm ) , kết hợp với điểm theo tâm được triển khai trong Tham khảo [16]. Trong nghiên cứu [16] cũng chỉ ra có thể giải quyết các hạn chế của khoảng cách Euclidean trước đây. Khoảng cách đối xứng điểm được tính như sau. Lấy một điểm là đối

xứng điểm của theo tâm là , ky hiện là . Với Knear điểm lân cận khoảng

3.1. Trong hình này trình bày một điểm cụ thể. Tâm được ký hiệu là . Do đó, đối xứng điểm của theo là .

Hình 3.1. Ví dụ về khoảng cách đối xứng điểm

Ví dụ: Hai điểm gần nhất của có khoảng cách Euclidean tương ứng là d1 và d2. Do đó, khoảng cách đối xứng điểm giữa và , được tính như sau: . Trong đó, là khoảng cách Euclidean giữa điểm và tâm .

Chú ý: Knear trong Công thức (2) không được chọn bằng 1, vì nếu có trong bảng giá trị thì , và do đó không ảnh hưởng đến khoảng cách Euclindean. Nói theo cách khác, các giá trị lớn của knear có thể không phù hợp do có thể ước tính thấp khoảng đối xứng của một điểm theo một tâm điểm nhóm cụ thể. Ở đây, knear được chọn bằng 2. Cần chú ý là giá trị phù hợp của knear phụ thuộc nhiều vào việc phân phối các tập dữ liệu. Giá trị cố định knear có thể cũng có hạn chế. Ví dụ, với một nhóm lớn (với quá nhiều điểm) hai điểm lân cận có thể không đủ vì có thể có một vài điểm lân cận có khoảng cách gần bằng không. Nói cách khác, nhóm điểm với quá nhiều điểm dễ phân tán hơn, và khoảng cách của hai điểm lân cận có thể quá lớn. Do đó, việc lựa chọn knear phù hợp rất quan trọng cần được xem xét. Và đây cũng là một hạn chế của đề tài, trong tương lai đề tài sẽ có hướng khắc phục việc tính giá trị phù hợp cho Knear.

Một phần của tài liệu (LUẬN văn THẠC sĩ) ứng dụng kỹ thuật đa mục tiêu vào phân cụm dữ liệu (Trang 51 - 52)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(68 trang)