tailieunhanh - Cải tiến thuật toán phân cụm mờ dựa trên độ đo trọng số Entropy và chỉ số Calinski - Harabasz

Bài viết trình bày thuật toán cải tiến phân cụm mờ dựa vào sự kết hợp thuật toán phân cụm mờ dựa trên độ đo trọng số Entropy và chỉ số Calinski-Harabasz. Ưu điểm của phương pháp này là không những phân chia cụm hiệu quả, có độ chính xác cao mà còn có khả năng đo lường cụm, đánh giá cụm nhằm tìm ra được số cụm tối ưu đủ đáp ứng cho các nhu cầu thực tiễn. | TẠP CHÍ KHOA HỌC ĐẠI HỌC ĐÀ LẠT Tập 8, Số 2, 2018 13–23 CẢI TIẾN THUẬT TOÁN PHÂN CỤM MỜ DỰA TRÊN ĐỘ ĐO TRỌNG SỐ ENTROPY VÀ CHỈ SỐ CALINSKI-HARABASZ Nguyễn Như Đồnga*, Phan Thành Huấnb Phòng Đào tạo, Trường Cao đẳng Kỹ nghệ II, TP. Hồ Chí Minh, Việt Nam Bộ môn Tin học, Trường Đại học Khoa học Xã hội và Nhân văn, Đại học Quốc gia TP. Hồ Chí Minh, TP. Hồ Chí Minh, Việt Nam * Tác giả liên hệ: Email: dongnhunguyen@ a b Lịch sử bài báo Nhận ngày 19 tháng 01 năm 2018 Chỉnh sửa ngày 22 tháng 03 năm 2018 | Chấp nhận đăng ngày 14 tháng 04 năm 2018 Tóm tắt Phân cụm là kỹ thuật quan trọng trong khai thác dữ liệu và được ứng dụng rộng rãi trong các lĩnh vực như nhận dạng mẫu, thị giác máy tính và điều khiển mờ. Trong bài viết này, chúng tôi trình bày thuật toán cải tiến phân cụm mờ dựa vào sự kết hợp thuật toán phân cụm mờ dựa trên độ đo trọng số Entropy và chỉ số Calinski-Harabasz. Ưu điểm của phương pháp này là không những phân chia cụm hiệu quả, có độ chính xác cao mà còn có khả năng đo lường cụm, đánh giá cụm nhằm tìm ra được số cụm tối ưu đủ đáp ứng cho các nhu cầu thực tiễn. Sau cùng, chúng tôi trình bày kết quả thực nghiệm trên dữ liệu thực, cho thấy thuật toán cải tiến phân cụm hiệu quả và chính xác hơn. Từ khóa: Chỉ số Calinski-Harabasz; Phân cụm mờ; Trọng số Entropy. Mã số định danh bài báo: Loại bài báo: Bài báo nghiên cứu gốc có bình duyệt Bản quyền © 2018 (Các) Tác giả. Cấp phép: Bài báo này được cấp phép theo CC BY-NC-ND 13 TẠP CHÍ KHOA HỌC ĐẠI HỌC ĐÀ LẠT [ĐẶC SAN CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG] AN IMPROVED FUZZY K-MEANS CLUSTERING ALGORITHM BASED ON WEIGHT ENTROPY MEASUREMENT AND CALINSKI-HARABASZ INDEX Nguyen Nhu Donga*, Phan Thanh Huanb a b Training Department, Hochiminh Vocational College of Technology, Hochiminh City, Vietnam The Division of Information Technology, University of Social Sciences and Humanities, VNU Hochiminh, Hochiminh City, Vietnam * Corresponding author: .

• Cơ sở dữ liệu
• Chỉ số Calinski Harabasz
• Phân cụm mờ
• Trọng số Entropy
• Thuật toán cải tiến phân cụm mờ
• Mô phỏng sự phân cụm dữ liệu
• Thuật toán K Means
• Thuật toán Kmeans
• Cải tiến thuật toán Kmeans
• Ảnh viễn thám
• Phân vùng ảnh viễn thám
• Kĩ thuật Wavelet
• Tốc độ phân vùng ảnh viễn thám
• Mô hình MapReduce
• Phân cụm ảnh
• Phương pháp Unsupervised Learning
• Thuật toán cho hàm map
• Bài giảng Máy học nâng cao
• Máy học nâng cao
• Hierarchical clustering
• Density based clustering