Bài giảng Khai thác dữ liệu: Chương 7 - ThS. Dương Phi Long

Tài liệu này cung cấp một cái nhìn tổng quan về các phương pháp gom cụm dữ liệu, một kỹ thuật quan trọng trong khai phá dữ liệu. Chúng ta sẽ khám phá các khái niệm cơ bản, các thuật toán phổ biến và cách đánh giá chất lượng của các cụm được tạo ra.

Sinh viên, nhà nghiên cứu, và các chuyên gia trong lĩnh vực khoa học dữ liệu và khai phá dữ liệu.

Tài liệu này trình bày chi tiết về các phương pháp gom cụm dữ liệu, bao gồm các phương pháp phân hoạch như K-means và K-medoids, các phương pháp phân cấp như AGNES và DIANA, các phương pháp dựa trên mật độ như DBSCAN, và các phương pháp dựa trên mô hình như Self-Organizing Maps (SOM). Mỗi phương pháp được mô tả về nguyên tắc hoạt động, ưu nhược điểm, và các ví dụ minh họa cụ thể. Tài liệu cũng đề cập đến các độ đo và tiêu chuẩn đánh giá chất lượng cụm, bao gồm các chỉ số nội tại (SSE, BSS, hệ số dáng điệu) và các chỉ số ngoại tại (Entropy, Purity), giúp người đọc hiểu rõ cách đánh giá và so sánh các kết quả gom cụm khác nhau. Các bài tập và ví dụ thực tế được cung cấp để củng cố kiến thức và kỹ năng thực hành.