Bài giảng môn Khai phá dữ liệu: Chương 4 - Phân cụm dữ liệu

Trong kỷ nguyên dữ liệu số bùng nổ, việc trích xuất thông tin hữu ích từ các tập dữ liệu khổng lồ nhưng thiếu nhãn trở thành một thách thức cấp thiết. Khai phá Dữ liệu cung cấp các công cụ mạnh mẽ để giải quyết vấn đề này. Trong số đó, phương pháp học không giám sát, đặc biệt là phân cụm dữ liệu, đóng vai trò nền tảng. Kỹ thuật này cho phép khám phá các cấu trúc tiềm ẩn và nhóm các đối tượng tương tự nhau một cách tự động. Chương này sẽ giới thiệu tổng quan về học không giám sát và tầm quan trọng của phân cụm dữ liệu trong việc biến đổi dữ liệu thô thành tri thức có giá trị, hỗ trợ ra quyết định hiệu quả.

Sinh viên, nghiên cứu sinh, và chuyên gia trong lĩnh vực Khoa học dữ liệu, Khai phá dữ liệu và Trí tuệ nhân tạo, đặc biệt là những người quan tâm đến các phương pháp học không giám sát và phân cụm dữ liệu.

Chương này cung cấp một cái nhìn toàn diện về Phân cụm Dữ liệu, một kỹ thuật cốt lõi trong lĩnh vực Khai phá Dữ liệu, thuộc nhóm các phương pháp học không giám sát. Nội dung bắt đầu bằng việc phân biệt rõ ràng giữa học có giám sát và học không giám sát, nhấn mạnh rằng các thuật toán học không giám sát hoạt động hiệu quả với dữ liệu đầu vào không có nhãn, tìm kiếm các mẫu và cấu trúc nội tại. Phân cụm được định nghĩa là quá trình nhóm các đối tượng dữ liệu thành các cụm sao cho các đối tượng trong cùng một cụm có sự tương đồng cao và khác biệt đáng kể so với các đối tượng thuộc cụm khác. Mục tiêu chính của phân cụm là khai phá cấu trúc dữ liệu, tạo ra các nhóm có ý nghĩa từ các tập dữ liệu lớn để hỗ trợ phân tích chuyên sâu và đưa ra quyết định sáng suốt. Chương này cũng thảo luận về các tiêu chí đánh giá chất lượng phân cụm, tập trung vào việc tối đa hóa khoảng cách giữa các cụm và tối thiểu hóa sự khác biệt bên trong mỗi cụm. Về mặt phương pháp, tài liệu giới thiệu hai loại bài toán phân cụm chính: phân cụm theo nhóm (Partitional Clustering), chia dữ liệu thành các cụm rời rạc, và phân cụm phân cấp (Hierarchical Clustering), xây dựng một cấu trúc cây biểu diễn các mối quan hệ nhóm. Những kỹ thuật này có ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực, từ phân tích khách hàng đến phát hiện bất thường.