Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Bài giảng Khai mở dữ liệu: Giải thuật gom cụm (Clustering algorithms)

Bài giảng Khai mở dữ liệu: Giải thuật gom cụm (Clustering algorithms) của Đỗ Thanh Nghị giới thiệu về clustering, Hierarchical clustering, K-Means, kết luận và hướng phát triển. Bài giảng phục vụ cho các bạn quan tâm tới lĩnh vực này. | Khoa Công Nghệ Thông Tin Trường Đại Học Cần Thơ Giải thuật gom cụm Clustering algorithms Đỗ Thanh Nghị dtnghi@cit.ctu.edu.vn Cần Thơ 02-12-2008 Nội dung Giới thiệu về clustering Hierarchical clustering K-Means Kết luận và hướng phát triển 2 Nội dung Giới thiệu về clustering Hierarchical clustering K-Means Kết luận và hướng phát triển 3 Clustering Giới thiệu về clustering Hierarchical clustering K-Means Kết luận và hướng phát triển gom nhóm nature của dữ liệu thường không có nhiều thông tin sẵn có như lớp (nhãn) gom nhóm : mô hình gom cụm dữ liệu (không có nhãn) sao cho các dữ liệu cùng nhóm có các tính chất tương tự nhau và dữ liệu của 2 nhóm khác nhau sẽ có các tính chất khác nhau có nhiều nhóm giải thuật khác nhau : hierarchical clustering, partitioning, density-based, model-based, etc. được sử dụng nhiều : K-Means, Dendrogram, SOM, EM được ứng dụng thành công trong hầu hết các lãnh vực tìm kiếm thông tin, phân tích dữ liệu, etc. 4 Clustering Giới thiệu về clustering Hierarchical clustering K-Means Kết luận và hướng phát .