tailieunhanh - Luận văn Thạc sĩ Khoa học máy tính: Phân cụm dữ liệu dựa trên mật độ và ứng dụng

Bố cục luận văn ngoài phần mở đầu, mục lục, danh mục hình ảnh, kết luận, tài liệu tham khảo, phụ lục. Luận văn được chia là 3 phần chính: Phần 1 - Tổng quan về khai phá dữ liêu và phân cụm dữ liệu; Phần 2 - Phương pháp phân cụm dữ liệu dựa trên mật độ; Phần 3 - Xây dựng chương trình thực nghiệm. Mời các bạn cùng tham khảo! | 1 ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG VŨ NGỌC THANH PHÂN CỤM DỮ LIỆU DỰA TRÊN MẬT ĐỘ VÀ ỨNG DỤNG Chuyên ngành KHOA HỌC MÁY TÍNH Mã số 60 48 01 01 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu ĐHTN http 2 LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC MÁY TÍNH THÁI NGUYÊN 2016 ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG VŨ NGỌC THANH Số hóa bởi Trung tâm Học liệu ĐHTN http 3 PHÂN CỤM DỮ LIỆU DỰA TRÊN MẬT ĐỘ VÀ ỨNG DỤNG Chuyên ngành KHOA HỌC MÁY TÍNH Mã số 60 48 01 01 LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC MÁY TÍNH Người hướng dẫn khoa học TS. NGUYỄN HUY ĐỨC Số hóa bởi Trung tâm Học liệu ĐHTN http 4 THÁI NGUYÊN 2016 LỜI CÁM ƠN Để hoàn thành được luận văn này trước hết em xin gửi lời cảm ơn sâu sắc nhất tới TS. Nguyễn Huy Đức đã tận tình hướng dẫn chỉ bảo định hướng đóng góp những ý kiến quý báu trong suốt quá trình em thực hiện luận văn. Em xin chân thành cảm ơn các thầy cô giáo trong trường Đại học Công nghệ thông tin và Truyền thông Thái Nguyên đã tạo mọi điều kiện tốt nhất để em hoàn thành khóa học này. Đồng thời em cũng xin cảm ơn gia đình bạn bè những người luôn khuyến khích và giúp đỡ tôi trong mọi hoàn cảnh khó khăn. Tôi xin cảm ơn cơ quan và các đồng nghiệp đã hết sức tạo điều kiện cho tôi trong suốt quá trình học tập và làm luận văn này. Thái Nguyên ngày 17 tháng 09 năm 2016. Học viên Vũ Ngọc Thanh Số hóa bởi Trung tâm Học liệu ĐHTN http 5 MỤC LỤC MỤC LỤC . 1 DANH MỤC HÌNH ẢNH . 7 DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT . 8 MỞ ĐẦU . 9 CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN VỀ KHAI PHÁ DỮ LIỆU VÀ PHÂN CỤM DỮ LIỆU . 11 . Tổng quan về khai phá dữ liệu . 11 . Khái niệm . 11 . Tiến trình khai phá dữ liệu . 12 . Các mô hình khai phá dữ liệu . 14 . Các hướng tiếp cận và kỹ thuật sử dụng trong khai phá dữ liệu. 15 . Các dạng dữ liệu có thể khai phá . 16 . Các ứng dụng của khai phá dữ liệu . 17 . Tổng quan về phân cụm dữ liệu . 19 . Khái niệm . 19 . Các mục tiêu của phân .