Đang chuẩn bị nút TẢI XUỐNG, xin hãy chờ
Tải xuống
Bài báo trình bày một số khái niệm, kết quả lý thuyết và thuật toán để xây dựng chùm các hàm mật độ xác suất. Với các chương trình được viết bằng Matlab, chúng tôi giải bài toán với máy tính để xây dựng chùm các hàm mật độ xác suất. Kỹ thuật này có thể minh giải các dữ liệu rời rạc thực tế về điểm rèn luyện và điểm học tập của sinh viên Khoa Khoa học Tự Nhiên, Trường Đại học Cần Thơ | Tạp chí Khoa học 2011 19a 27-37 Trường Đại học Cần Thơ XÂY DỰNG CHÙM CÁC HÀM MẬT ĐỘ XÁC SUẤT TỪ DỮ LIỆU RỜI RẠC Võ Văn Tài1 và Nguyễn Trang Thảo1 ABSTRACT This article presents some conceptions theoretical results and algorithms for building clusters of the probability density functions. With programs written by Matlab we solve the computing problem of clustering probability density functions. This technique can illustrate the real discrete data about the extra-practicing and studying marks of the students from CONS College of Naturel Science Can Tho University. Keywords Cluster cluster width hierarchical method non-hierarchical method Title Bulding clusters ofprobability densitiy functions from discrete data TÓM TẮT Bài báo trình bày một số khái niệm kết quả lý thuyết và thuật toán để xây dựng chùm các hàm mật độ xác suất. Với các chương trình được viết bằng Matlab chúng tôi giải bài toán với máy tính để xây dựng chùm các hàm mật độ xác suất. Kỹ thuật này có thể minh giải các dữ liệu rời rạc thực tế về điểm rèn luyện và điểm học tập của sinh viên Khoa Khoa học Tự Nhiên Trường Đại học Cần Thơ. Từ khóa Chùm độ rộng chùm phương pháp thứ bậc phương pháp không thứ bậc 1 GIỚI THIỆU Khi làm việc với tập dữ liệu lớn đến từ nhiều nguồn khác nhau người ta có nhu cầu phân chia chúng thành những nhóm với những phần tử gần nhau theo một dấu hiệu được chọn lựa từ đó bài toán phân tích chùm ra đời. Phân tích chùm là việc nhóm các phần tử trong tập hợp đã cho thành các chùm sao cho các phần tử trong cùng chùm tương tự nhau theo những dấu hiệu được chọn lựa. Khi chùm được xây dựng những phần tử trong cùng một chùm sẽ có sự tương tự nhiều hơn so với những phần tử của chùm khác. Có rất nhiều ứng dụng cụ thể trong những lĩnh vực khác nhau của bài toán phân tích chùm y học sinh học kinh tế kỹ thuật xã hội .và trong bất kỳ lĩnh vực nào nơi việc nhóm những phần tử lại với nhau được đòi hỏi. Một số tác giả như Sibson 1973 Defays 1977 Rohlf 1982 . đã đưa ra những thuật toán cụ thể cho .
