tailieunhanh - Tóm tắt luận văn Thạc sỹ ngành Khoa học máy tính: Nghiên cứu phương pháp cho bài toán phân cụm và xây dựng hệ thống thử nghiệm

Tóm tắt luận văn Thạc sỹ ngành Khoa học máy tính: Nghiên cứu phương pháp cho bài toán phân cụm và xây dựng hệ thống thử nghiệm giới thiệu về khai phá dữ liệu, các khái niệm cơ bản trong khai phá dữ liệu, phân cụm dữ liệu và một số phương pháp trong lĩnh vực này, tìm hiều kết hợp thuật toán trong phân cụm, áp dụng chúng vào một vấn đề cụ thể trong BI, cài đặt ứng dụng cụ thể dựa trên thuật toán. | HỌC VIỆN CÔNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THÔNG NGUYỄN LÂM TÚ NGHIÊN CỨU PHƯƠNG PHÁP CHO BÀI TOÁN PHÂN CỤM VÀ XÂY DỰNG HỆ THỐNG THỬ NGHIỆM Chuyên ngành Khoa học máy tính Mã số TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ HÀ NỘI - 2013 Luận văn được hoàn thành tại HỌC VIỆN CÔNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THÔNG Người hướng dẫn khoa học Đoàn Văn Ban Phản biện 1 . Phản biện 2 . Luận văn sẽ được bảo vệ trước Hội đồng chấm luận văn thạc sĩ tại Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông Vào lúc . . Có thể tìm hiểu luận văn tại - Thư viện của Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông 1 LỜI MỞ ĐẦU Thông tin là một nguồn tri thức rồi rào và quan trọng đối với nhân loại luợng dữ liệu con nguời ta thu thập đuợc ngày càng lớn. Với sự phát triển của công nghệ điện toán và hệ thống luu trữ dữ liệu thì khối luợng tài nguyên số ngày càng trở nên đồ sộ và phức tạp. Trong một xã hội hiện đại thông tin đóng một vai trò then chốt. Thông tin không những chỉ là một tri thức mà nó còn đóng những vai trò khác nhu điều huớng quá trình sản xuất. Ảnh huởng đến hoạt động xã hội hay thị truờng. Tác động đến thói quen nguời tiêu dùng. Việc phân cụm dữ liệu để phân loại và quản lý nguồn dữ liệu một cách có hiệu quả là một trong những trọng tâm nghiên cứu trong khai phá dữ liệu và Khoa học máy tính. Mà ứng dụng của nó đã đuợc hiện thực hóa nhiều trong thực tế kinh doanh thông minh BI-Bussiness Intellegent là một ví dụ rõ nét nhất. Các công ty và doanh nghiệp luôn muốn phát triển khả năng kinh doanh của họ muốn phục vụ khách hàng tốt có thêm khách hàng và lợi nhuận nhiều hơn. Việc hoạch định chiến luợc kinh doanh dựa trên những thông tin hiện tại của công ty là một nhu cầu tất yếu. Từ đó xây dựng và phát triển các hệ thống BI trở nên rất cần thiết và dần gắn liền với các hoạt động của công ty. Phân cụm dữ liệu có khá nhiều phuơng pháp. Mỗi phuơng pháp đều có uu điểm nhuợc điểm và khả năng ứng dụng riêng của mình. Trong nội dung luận văn này tác giả sẽ trình bày phuơng pháp phân cụm phân cấp kết hợp với .

• Thạc sĩ - Tiến sĩ - Cao học
• Phương pháp cho bài toán phân cụm
• Thạc sỹ ngành Khoa học máy tính
• Khoa học máy tính
• Luận văn Thạc sỹ
• Xây dựng hệ thống thử nghiệm
• Phân cụm dữ liệu
• Luận văn thạc sĩ
• Tóm tắt luận văn thạc sĩ
• Luận văn khoa học máy tính
• Nghiên cứu phương pháp bài toán phân cụm
• Luận văn Thạc sĩ Khoa học máy tính
• Phương pháp phân cụm nửa giám sát
• Phân cụm dữ liệu Web Server Logs
• Phương pháp học không giám sát
• Công nghệ thông tin
• Phương pháp phân cụm mờ
• Phân tích thông tin rủi ro
• Quản lý thuế doanh nghiệp
• Bài toán tìm kiếm ảnh
• Phân cụm dựa trên cây KD Tree
• Lưu trữ các đối tượng đa chiều
• Thuật toán k Means
• Mô tả cây BKD Tree
• Thuật toán phân cụm mờ
• Thuế doanh nghiệp
• Báo cáo tài chính doanh nghiệp
• Kỹ thuật phân cụm k Mean
• Tìm kiếm ảnh dựa trên cây R Tree
• Hệ thống tìm kiếm hình ảnh
• Cấu trúc dữ liệu lưu trữ dữ liệu
• Lưu trữ dữ liệu hình ảnh
• Đồ án tốt nghiệp
• thuật toán Phân cụm dữ liệu
• tìm hiểu Phân cụm dữ liệu
• hướng dẫn Phân cụm dữ liệu
• cẩm nang Phân cụm dữ liệu
• Phân cụm mờ
• Tham số mờ
• Cụm dữ liệu
• Thuật toán Fuzzy C Mean
• Cải tiến phân cụm mờ
• Thiết kế cơ sở dữ liệu
• Quản trị cơ sở dữ liệu
• Cơ sở phân cụm dữ liệu
• Lý thuyết Phân cụm dữ liệu
• So sánh một số thuật toán
• Thuật toán phân cụm
• Phân cụm phổ cho dữ liệu
• Dữ liệu biểu diễn Gene
• Hồ sơ biểu diễn gene
• Phân cụm phổ chuẩn hóa
• Phân cụm phổ không chuẩn hóa
• Ứng dụng thuật toán phân cụm dữ liệu
• Chất lượng đề thi trắc nghiệm
• Kết quả thi
• Khai phá dữ liệu
• Bài giảng Khai phá dữ liệu
• Bài toán phân cụm
• Phân cụm phân cấp
• Phân cụm K mean gán cứng
• tiểu luận nghiên cứu đề tài
• mẫu báo cáo
• trình bày luận văn
• bài báo cáo thực tập
• phân cụm web
• phân cụm tài liệu
• Cơ sở dữ liệu phân tán
• Kỹ thuật phân cụm hướng tri thức
• Bài toán phân mảnh ngang
• Phân mảnh dọc dữ liệu
• Thuật toán phân cụm hướng tri thức
• Ngành Công nghệ thông tin
• Phân cụm thô
• Dữ liệu tuần tự
• Phương pháp phân cụm
• Lý thuyết tập thô
• Thuật toán phân cụm K MI
• Thuật toán hỗ trợ thử nghiệm phân cụm
• Khoa học tính toán
• Mutural Information
• Tạp chí Khoa học công nghệ
• Thuật toán phân cụm mờ cộng tác
• Bài toán phân cụm ảnh vệ tinh siêu phổ
• Hợp tác phân cụm
• Hình ảnh siêu phổ
• Thuật toán C2JL
• Ebook Phân tích dữ liệu với SPSS
• Phân tích cụm
• Khái niệm phân tích cụm
• Ứng dụng phân tích cụm
• Tham số thống kê trong phân tích cụm
• Phân cụm mô hình
• phân cụm phân vùng
• phân cụm tăng
• Thuât toán K mean
• WaweCluster
• Ứng dụng phân cụm bán giám sát mờ
• Dự báo dữ liệu sản lượng cây nông nghiệp
• Thông tin địa lý
• Phân cụm bán giám sát
• Sản lượng cây nông nghiệp
• chuẩn hoá dữ liệu
• luận văn
• báo cáo khoa học
• Data mining
• Gom cụm dữ liệu
• Gom cụm dữ liệu bằng phân hoạch
• Phương pháp gom cụm dữ liệu
• Gom cụm dữ liệu bằng phân cấp
• Gom cụm dữ liệu dựa trên mô hình
• Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu
• Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu
• Phân cụm dựa trên phân tách k Means
• Phân cụm phân cấp HAC
• Học có giám sát
• Kỹ thuật phân cụm dữ liệu mờ
• Khai phá dữ liệu Web
• Phân cụm tài liệu Web
• Thuật toán Fuzzy C Means
• Khai phá cấu trúc Web
• Mô hình biểu diễn tài liệu Web
• Hệ thống thông tin
• Phân cụm mờ bán giám sát
• Phân cụm bán giám sát mờ
• Phân cụm an toàn
• Trọng số an toàn
• Tập mờ viễn cảnh
• Min max mờ
• Mạng nơron min max mờ
• Tâm cụm dữ liệu
• Hiệu suất phân cụm của FMNN
• Hàm thuộc hyperbox mờ
• Chỉ số Calinski Harabasz
• Trọng số Entropy
• Thuật toán cải tiến phân cụm mờ
• Mô phỏng sự phân cụm dữ liệu
• Giải thuật di truyền
• Phân cụm dựa trên tập thô