Thực nghiệm với dữ liệu CĐLT Hộ sinh khoá

Một phần của tài liệu Nghiên cứu một số thuật toán cụm mờ và ứng dụng vào bài toán phân loại sinh viên p3 (Trang 25 - 33)

3.3.11.1 Data Visualization với thuật toán Kmean

Với việc chọn 67 sinh viên (n=67), có 27 features, được phân vào 4 cụm (k=4)

Thuật toán PCA Thuật toán t-SNE Thuật tốn ISOMAP

Hình 3.33 Data Visualization Kmean với dữ liệu CĐLT Hợ sinh khố 4

3.3.11.2 Data Visualization với thuật toán FCM

Với tham số mũ m=1.7, chọn 67 sinh viên (n=67), có 27 features, được phân vào 4 cụm (c=4)

Thuật toán PCA Thuật tốn t-SNE Thuật tốn ISOMAP

Hình 3.34 Data Visualization FCM với dữ liệu CĐLT Hợ sinh khố 4

3.3.11.3 Data Visualization với thuật toán εFCM

Với tham số mũ m=1.7, tiêu chuẩn hội tụ (epsilon)=1.2, chọn 67 sinh viên (n=67), có 27 features, được phân vào 4 cụm (c=4)

Thuật toán PCA Thuật toán t-SNE Thuật toán ISOMAP

49

3.3.11.4 Đánh giá kết quả với dữ liệu CĐLT Hộ sinh khoá 4

Dùng phương pháp đánh giá Confusion Matrix cho 3 thuật toán trên

Thuật toán Kmean Thuật toán FCM Thuật toán εFCM

Bảng 3.22 Ghi nhận kết quả với dữ liệu CĐLT Hợ sinh khố 4

Thuật toán Nội dung

Kmean Thuật tốn đã dự báo 4 nhóm kết quả tương ứng bao gồm: group

1 đạt 15 sinh viên, group 2 đạt 17 sinh viên, group 3 đạt 18 sinh viên, group 4 đạt 17 sinh viên; đây là tiêu chí để nhà trường chọn nhóm phù hợp giới thiệu đến đơn vị sử dụng lao đợng.

FCM Thuật tốn đã dự báo 4 nhóm kết quả tương ứng bao gồm: group 1 đạt 17 sinh viên, group 2 đạt 15 sinh viên, group 3 đạt 18 sinh viên, group 4 đạt 17 sinh viên; đây là tiêu chí để nhà trường chọn nhóm phù hợp giới thiệu đến đơn vị sử dụng lao động.

εFCM Thuật tốn đã dự báo 4 nhóm kết quả tương ứng bao gồm: group

1 đạt 22 sinh viên, group 2 đạt 11 sinh viên, group 3 đạt 14 sinh viên, group 4 đạt 20 sinh viên; đây là tiêu chí để nhà trường chọn nhóm phù hợp giới thiệu đến đơn vị sử dụng lao động.

Bảng 3.23 Kết quả phân loại với dữ liệu CĐLT Hợ sinh khố 4

Kmean FCM εFCM

Mean 0.22 36.51 36.31

Std 0.12 2.98 2.85

50

3.3.12 Thực nghiệm với dữ liệu CĐLT Dược học khoá 5

3.3.12.1 Data Visualization với thuật toán Kmean

Chọn 60 sinh viên (n=60), có 26 features, được phân vào 4 cụm (k=4)

Thuật toán PCA Thuật tốn t-SNE Thuật tốn ISOMAP

Hình 3.36 Data Visualization Kmean với dữ liệu CĐLT Dược học khoá 5

3.3.12.2 Data Visualization với thuật toán FCM

Với tham số mũ m=1.1, chọn 60 sinh viên (n=60), có 26 features, được phân vào 4 cụm (c=4)

Thuật toán PCA Thuật tốn t-SNE Thuật tốn ISOMAP

Hình 3.37 Data Visualization FCM với dữ liệu CĐLT Dược học khoá 5

3.3.12.3 Data Visualization với thuật toán εFCM

Với tham số mũ m=1.1, tiêu chuẩn hội tụ (epsilon)=1.2, chọn 60 sinh viên (n=60), có 26 features, được phân vào 4 cụm (c=4)

Thuật toán PCA Thuật toán t-SNE Thuật toán ISOMAP

51

3.3.12.4 Đánh giá kết quả với dữ liệu CĐLT Dược học khoá 5

Dùng phương pháp đánh giá Confusion Matrix cho 3 thuật toán trên

Thuật toán Kmean Thuật toán FCM Thuật toán εFCM

Bảng 3.24 Ghi nhận kết quả với dữ liệu CĐLT Dược học khoá 5

Thuật toán Nội dung

Kmean Thuật tốn đã dự báo 4 nhóm kết quả tương ứng bao gồm: group

1 đạt 18 sinh viên, group 2 đạt 21 sinh viên, group 3 đạt 1 sinh viên, group 4 đạt 20 sinh viên; đây là tiêu chí để nhà trường chọn nhóm phù hợp giới thiệu đến đơn vị sử dụng lao đợng.

FCM Thuật tốn đã dự báo 4 nhóm kết quả tương ứng bao gồm: group 1 đạt 11 sinh viên, group 2 đạt 11 sinh viên, group 3 đạt 20 sinh viên, group 4 đạt 18 sinh viên; đây là tiêu chí để nhà trường chọn nhóm phù hợp giới thiệu đến đơn vị sử dụng lao đợng.

εFCM Thuật tốn đã dự báo 4 nhóm kết quả tương ứng bao gồm: group

1 đạt 17 sinh viên, group 2 đạt 17 sinh viên, group 3 đạt 13 sinh viên, group 4 đạt 13 sinh viên; đây là tiêu chí để nhà trường chọn nhóm phù hợp giới thiệu đến đơn vị sử dụng lao động.

Bảng 3.25 Kết quả phân loại với dữ liệu CĐLT Dược học khoá 5

Kmean FCM εFCM

Mean 0.10 21.60 24.63

Std 0.14 0.40 0.99

52

3.3.13 Thực nghiệm với dữ liệu CĐLT Điều dưỡng khoá 5

3.3.13.1 Data Visualization với thuật tốn Kmean

Chọn 142 sinh viên (n=142), có 29 features, được phân vào 4 cụm (k=4)

Thuật toán PCA Thuật tốn t-SNE Thuật tốn ISOMAP

Hình 3.39 Data Visualization Kmean với dữ liệu CĐLT Điều dưỡng khoá 5

3.3.13.2 Data Visualization với thuật toán FCM

Với tham số mũ m=1.7, chọn 142 sinh viên (n=142), có 29 features, được phân vào 4 cụm (c=4)

Thuật toán PCA Thuật toán t-SNE Thuật toán ISOMAP

Hình 3.40 Data Visualization FCM với dữ liệu CĐLT Điều dưỡng khoá 5

3.3.13.3 Data Visualization với thuật toán εFCM

Với tham số mũ m=1.7, tiêu chuẩn hội tụ (epsilon)=1.2, chọn 142 sinh viên (n=142), có 29 features, được phân vào 4 cụm (c=4)

Thuật toán PCA Thuật toán t-SNE Thuật toán ISOMAP

53

3.3.13.4 Đánh giá kết quả với dữ liệu CĐLT Điều dưỡng khoá 5

Dùng phương pháp đánh giá Confusion Matrix cho 3 thuật toán trên

Thuật toán Kmean Thuật toán FCM Thuật toán εFCM

Bảng 3.26 Ghi nhận kết quả với dữ liệu CĐLT Điều dưỡng khoá 5

Thuật toán Nội dung

Kmean Thuật tốn đã dự báo 4 nhóm kết quả tương ứng bao gồm: group 1

đạt 52 sinh viên, group 2 đạt 37 sinh viên, group 3 đạt 3 sinh viên, group 4 đạt 50 sinh viên; đây là tiêu chí để nhà trường chọn nhóm phù hợp giới thiệu đến đơn vị sử dụng lao động.

FCM Thuật tốn đã dự báo 4 nhóm kết quả tương ứng bao gồm: group 1 đạt 35 sinh viên, group 2 đạt 37 sinh viên, group 3 đạt 40 sinh viên, group 4 đạt 30 sinh viên; đây là tiêu chí để nhà trường chọn nhóm phù hợp giới thiệu đến đơn vị sử dụng lao động.

εFCM Thuật tốn đã dự báo 4 nhóm kết quả tương ứng bao gồm: group 1

đạt 38 sinh viên, group 2 đạt 38 sinh viên, group 3 đạt 30 sinh viên, group 4 đạt 36 sinh viên; đây là tiêu chí để nhà trường chọn nhóm phù hợp giới thiệu đến đơn vị sử dụng lao động.

Bảng 3.27 Kết quả phân loại với dữ liệu CĐLT Điều dưỡng khoá 5

Kmean FCM εFCM

Mean 0.27 22.04 25.44

Std 0.10 4.23 7.51

54

3.3.14 Thực nghiệm với dữ liệu CĐLT Hộ sinh khoá 5

3.3.14.1 Data Visualization với thuật toán Kmean

Chọn 73 sinh viên (n=73), có 30 features, được phân vào 4 cụm (k=4)

Thuật toán PCA Thuật toán t-SNE Thuật toán ISOMAP

Hình 3.42 Data Visualization Kmean với dữ liệu CĐLT Hợ sinh khố 5

3.3.14.2 Data Visualization với thuật toán FCM

Với tham số mũ m=1.1, chọn 73 sinh viên (n=73), có 30 features, được phân vào 4 cụm (c=4)

Thuật toán PCA Thuật toán t-SNE Thuật tốn ISOMAP

Hình 3.43 Data Visualization FCM với dữ liệu CĐLT Hợ sinh khố 5

3.3.14.3 Data Visualization với thuật toán εFCM

Với tham số mũ m=1.1, tiêu chuẩn hợi tụ (epsilon)=1.2, chọn 73 sinh viên (n=73), có 30 features, được phân vào 4 cụm (c=4)

Thuật toán PCA Thuật toán t-SNE Thuật toán ISOMAP

55

3.3.14.4 Đánh giá kết quả với dữ liệu CĐLT Hộ sinh khoá 5

Dùng phương pháp đánh giá Confusion Matrix cho 3 thuật toán trên

Thuật toán Kmean Thuật toán FCM Thuật toán εFCM

Bảng 3.28 Ghi nhận kết quả với dữ liệu CĐLT Hợ sinh khố 5

Thuật toán Nội dung

Kmean Thuật tốn đã dự báo 4 nhóm kết quả tương ứng bao gồm: group 1

đạt 22 sinh viên, group 2 đạt 26 sinh viên, group 3 đạt 13 sinh viên, group 4 đạt 12 sinh viên; đây là tiêu chí để nhà trường chọn nhóm phù hợp giới thiệu đến đơn vị sử dụng lao đợng.

FCM Thuật tốn đã dự báo 4 nhóm kết quả tương ứng bao gồm: group 1 đạt 19 sinh viên, group 2 đạt 19 sinh viên, group 3 đạt 16 sinh viên, group 4 đạt 19 sinh viên; đây là tiêu chí để nhà trường chọn nhóm phù hợp giới thiệu đến đơn vị sử dụng lao đợng.

εFCM Thuật tốn đã dự báo 4 nhóm kết quả tương ứng bao gồm: group 1

đạt 22 sinh viên, group 2 đạt 19 sinh viên, group 3 đạt 12 sinh viên, group 4 đạt 20 sinh viên; đây là tiêu chí để nhà trường chọn nhóm phù hợp giới thiệu đến đơn vị sử dụng lao động.

Bảng 3.29 Kết quả phân loại với dữ liệu CĐLT Hợ sinh khố 5

Kmean FCM εFCM

Mean 0.28 25.95 31.07

Std 0.15 0.77 1.19

56

Một phần của tài liệu Nghiên cứu một số thuật toán cụm mờ và ứng dụng vào bài toán phân loại sinh viên p3 (Trang 25 - 33)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(41 trang)