Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Luận văn thạc sĩ khoa học: Khai phá dữ liệu Web bằng kỹ thuật phân cụm

Tham khảo luận văn thạc sĩ khoa học: Khai phá dữ liệu Web bằng kỹ thuật phân cụm (Hoàng Văn Dũng), phục vụ cho việc nghiên cứu và học tập. 1 | Hoàng Văn Dũng Luận văn thạc sỹ khoa học Hà Nội 2007 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO trườNg đại học Sư phạm Hà Nội KHAI PHÁ DỮ LIỆU WEB BẰNG KỸ THUẢT PHÂN CUM 5ĩĩĩsĩ5ĩĩmsĩ5ĩsĩ5ĩĩĩsĩ5ĩ5ĩĩĩ5m5ĩ5ĩ5ĩsĩ5isĩ5ĩsĩ5ĩ5ĩ5ĩsĩ5ĩ5ĩ5ĩsĩ5ĩsĩ5ĩ5ĩi Khai phá dữ liệu Web bằng kỹ thuật phân cụm MỤC LỤC MỤC LỤC.i DANH SÁCH CÁC HÌNH.v DANH SÁCH CÁC BẢNG BIỂU.vi CÁC CỤM TỪ VIẾT TẮT.vii LỜI MỞ ĐẦU.1 Chương 1. TỔNG QUAN VỀ KHAI PHÁ DỮ LIỆU.3 1.1. Khai phá dữ liệu và phát hiện tri thức.3 1.1.1. Khai phá dữ liệu.3 1.1.2. Quá trình khám phá tri thức.4 1.1.3. Khai phá dữ liệu và các lĩnh vực liên quan.5 1.1.4. Các kỹ thuật áp dụng trong khai phá dữ liệu.5 1.1.5. Những chức năng chính của khai phá dữ liệu.7 1.1.6. Ứng dụng của khai phá dữ liệu.9 1.2. Kỹ thuật phân cụm trong khai phá dữ liệu.10 1.2.1. Tổng quan về kỹ thuật phân cụm.10 1.2.2. Ứng dụng của phân cụm dữ liệu.13 1.2.3. Các yêu cầu đối với kỹ thuật phân cụm dữ liệu.13 1.2.4. Các kiểu dữ liệu và độ đo tương tự.15 1.2.4.1. Phân loại kiểu dữ liệu dựa trên kích thước miền.15 1.2.4.2. Phân loại kiểu dữ liệu dựa trên hệ đo.15 1.2.4.3. Khái niệm và phép đo độ tương tự phi tương tự.17 1.3. Khai phá Web.20 1.3.1. Lợi ích của khai phá Web.20 1.3.2. Khai phá Web.21 1.3.3. Các kiểu dữ liệu Web.22 1.4. Xử lý dữ liệu văn bản ứng dụng trong khai phá dữ liệu Web.23 1.4.1. Dữ liệu văn bản.23 1.4.2. Một số vấn đề trong xử lý dữ liệu văn bản.23 1.4.2.1. Loại bỏ từ dừng.24 1.4.2.2. Định luật Zipf.25 1.4.3. Các mô hình biểu diễn dữ liệu văn bản.26 1.4.3.1. Mô hình Boolean.26 Hoàng Văn Dũng ii Khai phá dữ liệu Web bằng kỹ thuật phân cụm I.4.3.2. Mô hình tần số.27 1.5. Tổng kết chương 1.30 Chương 2. MỘT SỐ KỸ THUẬT PHÂN CỤM DỮ LIỆU.31 2.1. Phân cụm phân hoạch.31 2.1.1. Thuật toán -means.32 2.1.2. Thuật toán PAM.34 2.1.3. Thuật toán CLARA.38 2.1.4. Thuật toán CLARANS.39 2.2. Phân cụm phân cấp.41 2.2.1. Thuật toán BIRCH.42 2.2.2. Thuật toán CURE.45 2.3. Phân cụm dựa trên mật độ.47 2.3.1 Thuật toán DBSCAN.47 2.3.2. Thuật toán OPTICS.51 2.3.3. Thuật toán DENCLUE.52 2.4.