intTypePromotion=1

LUẬN VĂN:PHÂN TÁCH CỤM DANH TỪ CƠ SỞ TRIẾNG ViỆT SỬ DỤNG MÔ HÌNH CRFs

Chia sẻ: Sunflower Sunflower_1 | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:58

0
198
lượt xem
35
download

LUẬN VĂN:PHÂN TÁCH CỤM DANH TỪ CƠ SỞ TRIẾNG ViỆT SỬ DỤNG MÔ HÌNH CRFs

Mô tả tài liệu
  Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Luận văn với đề tài "Phân tách cụm danh từ cơ sở tiếng Việt sử dụng mô hình CRFs" được tổ chức thành bốn chương mà nội dung chính của các chương được giới thiệu như dưới đây.Chương 1: Khái quát về bài toán phân tách cụm danh từ giới thiệu bài toán và các nghiên cứu trước đó cũng như kết quả đã đạt được về bài toán này

Chủ đề:
Lưu

Nội dung Text: LUẬN VĂN:PHÂN TÁCH CỤM DANH TỪ CƠ SỞ TRIẾNG ViỆT SỬ DỤNG MÔ HÌNH CRFs

  1. i TRƯỜNG …………………. KHOA………………………. ---------- Báo cáo tốt nghiệp Đề tài: PHÂN TÁCH CỤM DANH TỪ CƠ SỞ TRIẾNG ViỆT SỬ DỤNG MÔ HÌNH CRFs
  2. ii LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan, kết quả luận văn hoàn toàn là kết quả của tự bản thân tôi tìm hiểu, nghiên cứu. Các tài liệu tham khảo được trích dẫn và chú thích đầy đủ. Học viên Nguyễn Thanh Huyền
  3. iii LỜI CẢM ƠN Trong suốt thời gian học tập, hoàn thành luận văn tôi đã được các Thầy, Cô truyền đạt cho các kiến thức cũng như phương pháp nghiên cứu khoa học rất hữu ích và được gia đình, cơ quan, đồng nghiệp và bạn bè quan tâm, động viên rất nhiều. Trước hết, tôi muốn gửi lời cảm đến các Thầy, Cô trong khoa Công nghệ thông tin- Trường Đại học Công nghệ - Đại học Quốc gia Hà nội đã truyền đạt các kiến thức quý báu cho tôi trong suốt thời gian học tập tại trường. Đặc biệt, tôi xin gửi lời cảm ơn sâu sắc tới thầy giáo hướng dẫn PGS.TS Đoàn Văn Ban, người Thầy đã tận tình chỉ bảo và hướng dẫn về mặt chuyên môn cho tôi trong suốt quá trình thực hiện luận văn này. Cũng qua đây, tôi xin gửi lời cảm ơn đến ban giám hiệu trường Trung cấp kinh tế Hà Nội, nơi tôi đangcông tác đã tạo mọi điều kiện thuận lợi cho tôi trong thời gian học tập cũng như trong suốt quá trình làm luận văn tốt nghiệp. Cuối cùng, tôi xin cảm ơn bố mẹ, anh, chị, chồng, con và các bạn bè, đồng nghiệp đã luôn ủng hộ, động viên tôi rất nhiều để tôi yên tâm nghiên cứu và hoàn thành luận văn. Trong suốt quá trình làm luận văn, bản thân tôi đã cố gắng tập trung tìm hiểu, nghiên cứu và tham khảo thêm nhiều tài liệu liên quan. Tuy nhiên, do thời gian hạn chế và bản thân còn chưa có nhiều kinh nghiệm trong nghiên cứu khoa học, chắc chắn bản luận văn vẫn còn nhiều thiếu sót. Tôi rất mong được nhận sự chỉ bảo của các Thầy Cô giáo và các góp ý của bạn bè, đồng nghiệp để luận văn được hoàn thiện hơn. Hà Nội, ngày 12 tháng 06 năm 2011 Nguyễn Thanh Huyền
  4. iv MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN ............................................................................................................. i LỜI CẢM ƠN ................................................................................................................. iii MỤC LỤC ........................................................................................................................ iv DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TẮT ....................................... vi DANH MỤC CÁC BẢNG ......................................................................................... vii DANH MỤC CÁC HÌNH ......................................................................................... viii MỞ ĐẦU............................................................................................................................ 1 Chương 1 - TỔNG QUAN VỀ KHAI PHÁ DỮ LIỆU VÀ LÝ THUYẾT TẬP THÔ .......................................................................................................................... 3 1.1. Giới thiệu về khai phá dữ liệu .............................................................. 3 1.1.1 Khám phá tri thức ...................................................................................... 3 1.1.2. Khai phá dữ liệu ........................................................................................ 4 1.2. Ứng dụng của khai phá dữ liệu ............................................................ 5 1.3. Một số phương pháp khai phá dữ liệu thông dụng ................................ 6 1.3.1. Phân lớp (Classification) ......................................................................... 6 1.3.2. Phân cụm (Clustering) ............................................................................. 8 1.3.3. Luật kết hợp (Association Rules) .......................................................... 9 1.4. Lý thuyết tập thô .................................................................................. 9 1.4.1. Hệ thông tin ............................................................................................. 10 1.4.2. Bảng quyết định ...................................................................................... 10 1.4.3. Quan hệ không phân biệt được ........................................................... 12 1.4.4. Xấp xỉ tập hợp ......................................................................................... 12 1.5. Kết luận chương 1 .............................................................................. 14 Chương 2- CÂY QUYẾT ĐỊNH VÀ CÁC THUẬT TOÁN XÂY DỰNG CÂY QUYẾT ĐỊNH..................................................................................................... 15 2.1. Tổng quan về cây quyết định ............................................................. 15 2.1.1. Định nghĩa ................................................................................................ 15 2.1.2. Thiết kế cây quyết định ......................................................................... 16 2.1.3. Phương pháp tổng quát xây dựng cây quyết định............................. 18 2.1.3. Ứng dụng cây quyết định trong khai phá dữ liệu ............................. 19 2.2. Thuật toán xây dựng cây quyết định dựa vào Entropy ........................ 20 2.2.1. Tiêu chí chọn thuộc tính phân lớp ....................................................... 20 2.2.2. Thuật toán ID3 ........................................................................................ 21 2.2.3. Ví dụ về thuật toán ID3 ......................................................................... 23 2.3. Thuật toán xây dựng cây quyết định dựa vào độ phụ thuộc của thuộc tính ........................................................................................................... 28
  5. v 2.3.1. Độ phụ thuộc của thuộc tính theo lý thuyết tập thô ......................... 28 2.3.2. Độ phụ thuộc chính xác  theo lý thuyết tập thô .............................. 28 2.3.3. Tiêu chí chọn thuộc tính để phân lớp .................................................. 28 2.3.4. Thuật toán xây dựng cây quyết định ADTDA .................................. 29 2.3.5. Ví dụ.......................................................................................................... 30 2.4. Thuật toán xây dựng cây quyết định dựa vào Entropy và độ phụ thuộc của thuộc tính ........................................................................................... 33 2.4.1. Tiêu chí chọn thuộc tính để phân lớp .................................................. 33 2.4.2. Thuật toán FID3 (Fixed Iterative Dichotomiser 3 [5] ) ................... 34 2.4.3. Ví dụ.......................................................................................................... 35 2.5. Kết luận chương 2 .............................................................................. 39 Chương 3 - ỨNG DỤNG KIỂM CHỨNG VÀ ĐÁNH GIÁ.............................. 40 3.1. Giới thiệu bài toán ............................................................................. 40 3.2. Giới thiệu về cơ sở dữ liệu ................................................................. 40 3.3. Cài đặt ứng dụng ................................................................................ 41 3.4. Kết quả và đánh giá thuật toán ........................................................... 42 3.4.1. Mô hình cây quyết định tương ứng với tập dữ liệu Bank_data ...... 42 3.4.2. Các luật quyết định tương ứng với tập dữ liệu Bank_data ............. 44 3.4.3. Đánh giá thuật toán ................................................................................ 44 3.4.4. Ứng dụng cây quyết định trong khai phá dữ liệu ............................. 45 3.5. Kết luận chương 3 .............................................................................. 46 KẾT LUẬN ..................................................................................................................... 47 TÀI LIỆU THAM KHẢO .......................................................................................... 49
  6. vi DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TẮT CÁC KÝ HIỆU: S = (U, A) Hệ thông tin Va Tập các giá trị của thuộc tính a IND(B) Quan hệ tương đương của tập thuộc tính B [ui]p Lớp tương đương chứa đối tượng ui U/B Phân hoạch của U sinh ra bởi quan hệ IND(B) DT=(U,CD) Bảng quyết định B-Xấp xỉ dưới của X B( X ) B-xấp xỉ trên của X B( X ) Miền C-khẳng định của d POSC (d ) |DT| Tổng số các đối tượng trong DT |U| Lực lượng của tập U [U]d Phân hoạch của U sinh ra bởi quan hệ IND(d) CÁC CHỮ VIẾT TẮT: ADTDA Algorithm for Buiding Decision Tree Based on Dependency of Attributes FID3 Fixed Iterative Dichotomiser 3 ID3 Iterative Dichotomiser 3 IG Information Gain
  7. vii DANH MỤC CÁC BẢNG Bảng 1. Hệ thông tin đơn giản ......................................................................... 10 Bảng 2. Một bảng quyết định với C={Age, LEMS} và D={Walk} ..................... 11 Bảng 3. Dữ liệu huấn luyện .............................................................................. 23 Bảng 4. Bảng các thuộc tính của tập dữ liệu Bank_data................................... 41 Bảng 5. Độ chính xác của các thuật toán ......................................................... 45
  8. viii DANH MỤC CÁC HÌNH Hình 1. Quá trình phân lớp dữ liệu – Bước xây dựng mô hình ........................... 7 Hình 2. Quá trình phân lớp dữ liệu – Ước lượng độ chính xác mô hình ............. 8 Hình 3. Quá trình phân lớp dữ liệu –Phân lớp dữ liệu mới ................................ 8 Hình 4. Xấp xỉ tập đối tượng trong Bảng 2 bởi các thuộc tính điều kiện Age và LEMS ............................................................................................................... 14 Hình 5. Mô tả chung về cây quyết định............................................................. 15 Hình 6. Ví dụ về Cây quyết định ....................................................................... 16 Hình 7. Mô hình phân lớp các mẫu mới ........................................................... 19 Hình 8. Cây sau khi chọn thuộc tính Humidity (ID3) ........................................ 25 Hình 9. Cây sau khi chọn thuộc tính Outlook (ID3) .......................................... 26 Hình 10. Cây kết quả (ID3) .............................................................................. 27 Hình 11. Cây sau khi chọn thuộc tính Humidity (ADTDA) ............................... 31 Hình 12. Cây sau khi chọn thuộc tính Outlook (ADTDA) ................................. 32 Hình 13. Cây kết quả (ADTDA) ........................................................................ 33 Hình 14. Cây quyết định sau khi chọn thuộc tính Humidity (FID3) .................. 36 Hình 15. Cây quyết định sau khi chọn thuộc tính Windy (FID3) ....................... 38 Hình 16. Cây kết quả (FID3) ............................................................................ 39 Hình 17. Dạng cây quyết định ID3 ................................................................... 42 Hình 18. Dạng cây quyết định ADTDA............................................................. 42 Hình 19. Dạng cây quyết định FID3 ................................................................. 43 Hình 20. Một số luật của cây quyết định ID3 ................................................... 44 Hình 21. Một số luật của cây quyết định ADTDA ............................................. 44 Hình 22. Một số luật của cây quyết định FID3 ................................................. 44 Hình 23. Giao diện ứng dụng ........................................................................... 46
  9. 1 MỞ ĐẦU  Lý do chọn đề tài Trong những năm gần đây Công nghệ thông tin phát triển mạnh mẽ và có những tiến bộ vượt bậc. Cùng với sự phát triển của Công nghệ thông tin là sự bùng nổ thông tin. Các thông tin tổ chức theo phương thức sử dụng giấy trong giao dịch đang dần được số hóa, do nhiều tính năng vượt trội mà phương thức này mang lại như: có thể lưu trữ lâu dài, cập nhật, sửa đổi, tìm kiếm một cách nhanh chóng. Đó là lý do khiến cho số lượng thông tin số hóa ngày nay đang tăng dần theo cấp số nhân. Hiện nay, không một lĩnh vực nào lại không cần đến sự hỗ trợ của công nghệ thông tin và sự thành công của các lĩnh vực đó phụ thuộc rất nhiều vào việc nắm bắt thông tin một cách nhạy bén, nhanh chóng và hữu ích. Với nhu cầu như thế nếu chỉ sử dụng thao tác thủ công truyền thống thì độ chính xác không cao và mất rất nhiều thời gian. Do vậy việc khai phá tri thức từ dữ liệu trong các tập tài liệu lớn chứa đựng thông tin phục vụ nhu cầu nắm bắt thông tin có vai trò hết sức to lớn. Việc khai phá tri thức đã có từ lâu nhưng sự bùng nổ của nó thì mới chỉ xảy ra trong những năm gần đây. Các công cụ thu thập dữ liệu tự động và các công nghệ cơ sở dữ liệu được phát triển dẫn đến vấn đề một lượng dữ liệu khổng lồ được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu và trong các kho thông tin của các tổ chức, cá nhân....Do đó việc khai phá tri thức từ dữ liệu là một trong những vấn đề đã và đang nhận được nhiều sự quan tâm của các nhà nghiên cứu. Một vấn đề quan trọng và phổ biến trong kỹ thuật khai phá dữ liệu là phân lớp, nó đã và đang được ứng dụng rộng rãi trong thương mại, y tế, công nghiệp... Trong những năm trước đây, phương pháp phân lớp đã được đề xuất, nhưng không có phương pháp tiếp cận phân loại nào là cao hơn và chính xác hơn hẳn những phương pháp khác. Tuy nhiên với mỗi phương pháp có một lợi thế và bất lợi riêng khi sử dụng. Một trong những công cụ khai phá tri thức hiệu quả hiện nay là sử dụng cây quyết định để tìm ra các luật phân lớp. Phân lớp sử dụng lý thuyết tập thô, được đề xuất bởi Zdzislaw Pawlak vào năm 1982, và đã được nghiên cứu rộng rãi trong những năm gần đây. Lý thuyết tập thô cung cấp cho nhiều nhà nghiên cứu và phân tích dữ liệu với nhiều kỹ thuật trong khai phá dữ liệu như là các khái niệm đặc trưng bằng cách sử dụng một số dữ kiện. Nhiều nhà nghiên cứu đã sử dụng lý thuyết tập thô trong các ứng dụng như phân biệt thuộc tính, giảm số chiều, khám phá tri thức, và phân
  10. 2 tích dữ liệu thời gian,... Đây là một công cụ toán học mới được áp dụng trong khai phá dữ liệu có thể được dùng để lựa chọn thuộc tính để phân nhánh trong việc xây dựng cấu trúc cây quyết định và có nhiều cách tiếp cận khác nhau để chọn thuộc tính phân nhánh tối ưu, làm cho cây có chiều cao nhỏ nhất. Chính vì vậy, trong luận văn này tôi đã tìm hiểu về các phương pháp xây dựng cây quyết định dựa vào tập thô. Việc ứng dụng cây quyết định để khai phá dữ liệu đã và đang được tiếp tục tìm hiểu, nghiên cứu. Với mong muốn tìm hiểu và nghiên cứu về lĩnh vực này, tôi đã chọn đề tài “Ứng dụng cây quyết định trong khai phá dữ liệu” làm luận văn tốt nghiệp.  Mục tiêu nghiên cứu Mục đích của luận văn là nghiên cứu các vấn đề cơ bản của lý thuyết tập thô, cây quyết định và các thuật toán xây dựng cây quyết định trên hệ thông tin đầy đủ dựa trên tập thô; cài đặt và đánh giá các thuật toán xây dựng cây quyết định đã nghiên cứu; bước đầu áp dụng mô hình cây quyết định đã xây dựng vào trong khai phá dữ liệu (hỗ trợ ra quyết định trong vay vốn).  Bố cục luận văn Luận văn gồm 3 chương chính: Chương 1: Tổng quan về khai phá tri thức và lý thuyết tập thô Trong chương này trình bày tổng quan về khai phá dữ liệu và lý thuyết tập thô. Chương 2: Cây quyết định và các thuật tóan xây dựng cây quyết định. Trong chương này giới thiệu tổng quan về cây quyết đinh, phương pháp tổng quát xây dựng cây quyết định và ba thuật toán xây dựng cây quyết định: ID3, ADTDA, FID3 Chương 3: Thực nghiệm và đánh giá. Phát biểu bài toán, cài đặt ứng dụng và đánh giá.
  11. 3 Chương 1 - TỔNG QUAN VỀ KHAI PHÁ DỮ LIỆU VÀ LÝ THUYẾT TẬP THÔ 1.1. Giới thiệu về khai phá dữ liệu 1.1.1 Khám phá tri thức Trong thời đại bùng nổ công nghệ thông tin, các công nghệ lưu trữ dữ liệu ngày càng phát triển nhanh chóng tạo điều kiện cho các đơn vị thu thập dữ liệu nhiều hơn và tốt hơn. Đặc biệt trong lĩnh vực kinh doanh, các doanh nghiệp đã nhận thức được tầm quan trọng cuả việc nắm bắt và xử lí thông tin. Nó hỗ trợ các chủ doanh nghiệp trong việc đưa ra các chiến lược kinh doanh kịp thời mang lại những lợi nhuận to lớn cho doanh nghiệp của mình. Tất cả lí do đó khiến cho các cơ quan, đơn vị và các doanh nghiệp đã tạo ra một lượng dữ liệu khổng lồ cỡ Gigabyte thậm chí là Terabyte cho riêng mình. Các kho dữ liệu ngày càng lớn và tiềm ẩn nhiều thông tin có ích. Sự bùng nổ đó dẫn tới một yêu cầu cấp thiết là phải có những kĩ thuật và công cụ mới để biến kho dữ liệu khổng lồ kia thành những thông tin cô đọng và có ích. Khám phá tri thức từ dữ liệu (Knowledge Discovery from Data - KDD) ra đời như một kết quả tất yếu đáp ứng các nhu cầu đó. Quá trình khám phá tri thức từ dữ liệu thông thường gồm các bước chính sau [2]-[7]: Bước 1: Xác định vấn đề và lựa chọn nguồn dữ liệu (Problem Understanding anh Data Understanding) Trong giai đoạn này các chuyên gia trong lĩnh vực cần phải thảo luận với các chuyên gia tin học, để xác định được chúng ta mong muốn khám phá những gì, thống nhất giải pháp cho quá trình khám phá dữ liệu (muốn có các luật hay muốn phân lớp, phâm cụm dữ liệu…). Đây là một giai đoạn quan trọng vì nếu xác định sai vấn đề thì toàn bộ quá trình phá sản, nó trở nên vô ích. Bước 2: Chuẩn bị dữ liệu (Data preparation) Bao gồm các quá trình sau: - Thu thập dữ liệu (data gathering)
  12. 4 - Làm sạch dữ liệu (data cleaning) - Tích hợp dữ liệu ( data integeration) - Chọn dữ liệu (data selection) - Biến đổi dữ liệu (data transformation) Đây cũng là một giai đoạn rất quan trọng vì nếu dữ liệu đầu vào không chính xác thì hiển nhiên sẽ không thể nào có một kết quả chính xác được. Bước 3 : Khai phá dữ liệu (Data Mining) Đây là bước xác định nhiệm vụ khai phá dữ liệu và lựa chọn kỹ thuật khai phá dữ liệu. Kết quả của quá trình này sẽ tìm ra các tri thức, mô hình hay các quy luật tiềm ẩn bên trong dữ liệu. Bước 4: Đánh giá mẫu (Partern Evalution) Đánh giá xem tri thức thu được có chính xác và có giá trị hay không, nếu không có thể quay lại các bước trên. Việc đánh giá này được thực hiện thông qua các chuyên gia trong lĩnh vực và người dùng là chính chứ không phải là các chuyên gia tin học. Bước 5: Biểu diễn tri thức và triển khai (Knowlegde presentation and Deployment) Biểu diễn tri thức phát hiện được dưới dạng tường minh, thân thiện và hữu ích với đa số người dùng và tiến hành đưa tri thức phát hiện được vào các ứng dụng cụ thể. 1.1.2. Khai phá dữ liệu Khai phá dữ liệu chỉ là một bước trong quá trình khám phá tri thức từ cơ sở dữ liệu. Khai phá dữ liệu bao gồm các giai đoạn sau [7]: Giai đoạn 1: Gom dữ liệu (Gathering) Đây là bước tập hợp các dữ liệu được khai thác trong một cơ sở dữ liệu, một kho dữ liệu và thậm chí các dữ liệu từ các nguồn ứng dụng Web. Giai đoạn 2: Trích lọc dữ liệu (Selection)
  13. 5 Ở giai đoạn này dữ liệu được lựa chọn hoặc phân chia theo một số tiêu chuẩn nào đó, ví dụ chọn tất cả những người có tuổi đời từ 25 – 35 và có trình độ đại học. Giai đoạn 3: Làm sạch, tiền xử lý và chuẩn bị trước dữ liệu (Cleansing, Pre-processing and Preparation) Giai đoan thứ ba này là giai đoạn hay bị sao lãng, nhưng thực tế nó là một bước rất quan trọng trong quá trình khai phá dữ liệu. Một số lỗi thường mắc phải trong khi gom dữ liệu là tính không đủ chặt chẽ, logíc. Vì vậy, dữ liệu thường chứa các giá trị vô nghĩa và không có khả năng kết nối dữ liệu. Ví dụ: tuổi = 673. Giai đoạn này sẽ tiến hành xử lý những dạng dữ liệu không chặt chẽ nói trên. Những dữ liệu dạng này được xem như thông tin dư thừa, không có giá trị. Bởi vậy, đây là một quá trình rất quan trọng vì dữ liệu này nếu không được “làm sạch - tiền xử lý - chuẩn bị trước” thì sẽ gây nên những kết quả sai lệch nghiêm trọng. Giai đoạn 4: Chuyển đổi dữ liệu (Transformation) Dữ liệu sẽ được chuyển đổi phù hợp với mục đích khai thác. Giai đoạn 5: Phát hiện và trích mẫu dữ liệu (Pattern Extraction and Discovery) Ở giai đoạn này nhiều thuật toán khác nhau đã được sử dụng để trích ra các mẫu từ dữ liệu. Thuật toán thường dùng là nguyên tắc phân loại, nguyên tắc kết hợp hoặc các mô hình dữ liệu tuần tự,. v.v. Giai đoạn 6: Đánh giá kết quả mẫu (Evaluation of Result) Đây là giai đoạn cuối trong quá trình khai phá dữ liệu. Ở giai đoạn này, các mẫu dữ liệu được chiết xuất ra bởi phần mềm khai phá dữ liệu. Không phải bất cứ mẫu dữ liệu nào cũng đều hữu ích, đôi khi nó còn bị sai lệch. Vì vậy, cần phải ưu tiên những tiêu chuẩn đánh giá để chiết xuất ra các tri thức (Knowlege) cần chiết xuất ra. 1.2. Ứng dụng của khai phá dữ liệu Hiện nay, kĩ thuật khai phá dữ liệu đang được áp dụng một cách rộng rãi trong rất nhiều lĩnh vực kinh doanh và đời sống khác nhau như marketing, tài chính, ngân hàng và bảo hiểm, khoa học, y tế, an ninh, internet, …
  14. 6 + Y học và chăm sóc sức khỏe : chẩn đoán bệnh trong y tế dựa trên kết quả xét nghiệm đã giúp cho bảo hiểm y tế Australia phát hiện ra nhiều trường hợp xét nghiệm không hợp lí tiết kiệm được 1 triệu $/năm. + Marketing: IBM Surf – Aid đã áp dụng khai phá dữ liệu vào phân tích các lần đăng nhập Web vào các trang có liên quan đến thị trường để phát hiện sở thích khách hàng, từ đó đánh giá hiệu quả của việc tiếp thị qua Web và cải thiện hoạt động của các Website; Trang Web mua bán qua mạng Amazon cũng tăng doanh thu nhờ áp dụng Khai phá dữ liệu trong việc phân tích sở thích mua bán của khách hàng… + Tài chính và thị trường chứng khoán: Áp dụng vào việc phân tích các thẻ tín dụng tiêu biểu của các khách hàng, phân đoạn tài khoản nhận được, phân tích đầu tư tài chính như chứng khoán, giấy chứng nhận, và các quỹ tình thương, đánh giá tài chính, và phát hiện kẻ gian, .... Dự báo giá của các loại cổ phiếu trong thị trường chứng khoán, ... + Bảo hiểm: Áp dụng vào việc phân tích mức độ rủi ro xảy ra đối với từng loại hàng hoá, dịch vụ hay chiến lược tìm kiếm khách hàng mua bảo hiểm, ... + Quá trình sản xuất: Các ứng dụng giải quyết sự tối ưu của các nguồn tài nguyên như các máy móc, nhân sự, và nguyên vật liệu; thiết kế tối ưu trong quá trình sản xuất, bố trí phân xưởng và thiết kế sản phẩm, chẳng hạn như quá trình tự động dựa vào yêu cầu khách hàng... 1.3. Một số phương pháp khai phá dữ liệu thông dụng Nhiệm vụ chính của khai phá dữ liệu là mô tả và dự đoán. Trong đó mô tả nhằm biểu thị các đặc điểm chung của dữ liệu có trong CSDL, còn dự đoán nhằm thực hiện, suy luận trên dữ liệu hiện có để đưa ra các kết luận của dự đoán đó. Dưới đây giới thiệu 3 phương pháp thông dụng nhất là: phân cụm dữ liệu, phân lớp dữ liệu và luật kết hợp. 1.3.1. Phân lớp (Classification) Mục tiêu của phương pháp phân lớp dữ liệu là dự đoán nhãn lớp cho các mẫu dữ liệu. Quá trình phân lớp dữ liệu thường gồm 2 bước: Bước 1: Xây dựng mô hình Trong bước này, một mô hình sẽ được xây dựng dựa trên việc phân tích các mẫu dữ liệu sẵn có. Đầu vào của quá trình này là một tập dữ liệu có cấu trúc
  15. 7 được mô tả bằng các thuộc tính và được tạo ra từ tập các bộ giá trị của các thuộc tính đó. Mỗi bộ giá trị được gọi chung là một mẫu (sample). Trong tập dữ liệu này, mỗi mẫu được giả sử thuộc về một lớp định trước, lớp ở đây là giá trị của một thuộc tính được chọn làm thuộc tính gán nhãn lớp hay thuộc tính quyết định. Đầu ra của bước này thường là các quy tắc phân lớp dưới dạng luật dạng if-then, cây quyết định, công thức logic, hay mạng nơron. Quá trình này được mô tả như trong hình 1 Hình 1. Quá trình phân lớp dữ liệu – Bước xây dựng mô hình Bước 2: Sử dụng mô hình đã xây dựng để phân lớp dữ liệu Trong bước này việc đầu tiên là phải làm là tính độ chính xác của mô hình. Nếu độ chính xác là chấp nhận được mô hình sẽ được sử dụng để dự đoán nhãn lớp cho các mẫu dữ liệu khác trong tương lai. Độ chính xác mang tính chất dự đoán của mô hình phân lớp vừa tạo ra được ước lượng. Holdout là một kỹ thuật đơn giản để ước lượng độ chính xác đó. Kỹ thuật này sử dụng một tập dữ liệu kiểm tra với các mẫu đã được gán nhãn lớp. Các mẫu này được chọn ngẫu nhiên và độc lập với các mẫu trong tập dữ liệu đào tạo. Độ chính xác của mô hình trên tập dữ liệu kiểm tra đã đưa là tỉ lệ phần trăm các các mẫu trong tập dữ liệu kiểm tra được mô hình phân lớp đúng (so với thực tế).
  16. 8 Hình 2. Quá trình phân lớp dữ liệu – Ước lượng độ chính xác mô hình Hình 3. Quá trình phân lớp dữ liệu –Phân lớp dữ liệu mới 1.3.2. Phân cụm (Clustering) Mục tiêu chính phân cụm dữ liệu là nhóm các đối tượng tương tự nhau trong tập dữ liệu vào các cụm sao cho các đối tượng thuộc cùng một lớp là tương đồng còn các đối tượng thuộc các cụm khác nhau sẽ không tương đồng. Phân cụm dữ liệu là một ví dụ của phương pháp học không giám sát. Trong phương pháp này ta sẽ không thể biết kết quả các cụm thu được sẽ như thế nào khi bắt đầu quá trình. Vì vậy, cần có một chuyên gia về lĩnh vực đó để đánh giá các cụm thu được. Phân cụm dữ liệu được sử dụng nhiều trong các ứng dụng về phân loại thị trường, phân loại khách hàng, nhận dạng mẫu, phân loại trang web,… Ngoài ra
  17. 9 phân cụm dữ liệu còn có thể được sử dụng như một bước tiền xử lý cho các thuật toán khai phá dữ liệu khác. 1.3.3. Luật kết hợp (Association Rules) Luật kết hợp là luật mà trong đó phản ánh mối quan hệ kết hợp chặt chẽ trong một tập các đối tượng trong một CSDL [2]. Mục tiêu của phương pháp này là phát hiện và đưa ra mối liên hệ giữa các giá trị dữ liệu trong CSDL. Mẫu đầu ra của giải thuật khai phá dữ liệu là tập luật kết hợp tìm được. Khai phá luật kết hợp được thực hiện qua 2 bước:  Bước 1: Tìm tất cả các tập mục phổ biến, một văn bản phổ biến đ ược xác định qua độ hỗ trợ và thỏa mãn độ hỗ trợ cực tiểu.  Bước 2: Sinh ra các luật kết hợp mạnh từ tập mục phổ biến, các luật phải thỏa mãn độ hỗ trợ cực tiểu và độ tin cậy cực tiểu. 1.4. Lý thuyết tập thô Lý thuyết tập thô (rough set theory) lần đầu tiên được đề xuất bởi Z.Pawlak vào những năm đầu thập niên 1980. Phương pháp này đóng vai trò hêt sức quan trọng trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo và các ngành liên quan đến nhận thức, đặc biệt là trong lĩnh vực học máy, thu nhận tri thức, phân tích quyết định, phát hiện và khám phá tri thức từ cơ sở dữ liệu, các hệ chuyên gia, các hệ hỗ trợ quyết định, lập luận dựa trên quy nạp [1]-[8]. Các lĩnh vực ứng dụng trong tập thô bao gồm: - Chẩn đoán y học (medical diagnosis) - Nghiên cứu dược lý ((pharmacology) - Dự đoán thị trường cổ phiếu và phân tích dữ liệu tài chính - Kinh doanh tiền tệ (banking) - Nghiên cứu thị trường - Các hệ thu nhận và lưu trữ thông tin - Nhận dạng mẫu, gồm nhận dạng tiếng nói và chữ viết tay - Thiết kế hệ điều khiển ( control system design) - Xử lý ảnh (image processing)
  18. 10 - Thiết kế logic số(digital logic design) Sau đây chúng ta sẽ nghiên cứu các khái niệm cơ bản của lý thuyết tập thô. Đây là những kiến thức quan trọng cho việc áp dụng tập thô để xây dựng cây quyết định. 1.4.1. Hệ thông tin Trong hầu hết các hệ quản trị cơ sở dữ liệu thông thường thì thông tin thường được biểu diễn dưới dạng các bảng, trong đó mỗi bảng biểu diễn thông tin về một đối tượng, mỗi cột biểu diễn thông tin về một thuộc tính của đối tượng. Từ đầu những năm 80 Pawlak đã định nghĩa một khái niệm mới là hệ thông tin (infomation system) dựa trên khái niệm bảng truyền thống như sau [4]: Định nghĩa 1.1. [1]-[8] Hệ thông tin là một cặp S = (U, A) trong đó U là tập hữu hạn khác rỗng các đối tượng (được gọi là tập vũ trụ các đối tượng) và A là tập hữu hạn khác rỗng các thuộc tính. Với mọi aA ta kí hiệu Va là tập giá trị của thuộc tính a. Nếu xU và aA thì ta kí hiệu x(a) là giá trị thuộc tính a của đối tượng x. Ví dụ 1.1. [8] Bảng dữ liệu dưới đây là một hệ thông tin với 7 đối tượng và 2 thuộc tính. Age LEMS x1 16-30 50 x2 16-30 0 x3 31-45 1-25 x4 31-45 1-25 x5 46-60 26-49 x6 16-30 26-49 x7 46-60 26-49 Bảng 1. Hệ thông tin đơn giản 1.4.2. Bảng quyết định Để có thể biểu diễn một dữ liệu thực tế, trong đó có những thuộc tính quyết đinh, chúng ta xét một trường hợp đặc biệt của hệ thông tin được gọi là bảng quyết định được định nghĩa như sau:
  19. 11 Định nghĩa 1.2: Bảng quyết định (hệ quyết định) là một dạng đặc biệt của hệ thông tin, trong đó tập các thuộc tính A bao gồm hai tập con rời nhau là tập thuộc tính điều kiện C và tập các thuộc tính quyết định D. Như vậy bảng quyết định là một hệ thông tin có dạng DT= (U, C  D) với C  D =  [1]. Ví dụ 1.2. Bảng 2 dưới đây thể hiện một bảng quyết định, trong đó tập thuộc tính điều kiện như ở Bảng 1 và thuộc tính quyết định {Walk} được thêm vào nhận hai giá trị là Yes và No [8]. Walk Age LEMS x1 16-30 50 Yes x2 16-30 0 No x3 31-45 1-25 No x4 31-45 1-25 Yes x5 46-60 26-49 No x6 16-30 26-49 Yes x7 46-60 26-49 No Bảng 2. Một bảng quyết định với C={Age, LEMS} và D={Walk} Định nghĩa 1.3. Miền khẳng định Cho bảng quyết định DT = {U,CD}. Tập POSC(D) = được C( X ) X U / IND ( D ) gọi là C-miền khẳng định của D. Nói cách khác, uPOSC(D) nếu và chỉ nếu u(C) = v(C) kéo theo u(D) = v(D) với mọi vU [1]. Một thuộc tính c  C được gọi là không cần thiết trong DT nếu POSC(D) = POSC-{c}(D). Ngược lại, c là cần thiết trong DT. Ta nói bảng quyết định DT = (U, C  {d}) là độc lập nếu mọi thuộc tính c  C đều cần thiết trong DT. Định nghĩa 1.4. Xét bảng quyết định DT = (U, C  {d}) và hai đối tượng x, y  U. Ta nói x và y mâu thuẫn nhau trong DT nếu x(C) = y(C) nhưng x(d) ≠ y(d) [3]. Đối tượng x được gọi là nhất quán trong DT nếu không tồn tại một đối tượng y khác mâu thuẫn với x. DT được gọi là nhất quán nếu mọi đối tượng trong xU đều là nhất quán.
  20. 12 1.4.3. Quan hệ không phân biệt được Một trong những đặc điểm cơ bản của lý thuyết tập thô là dùng để lưu giữ và xử lý các dữ liệu trong đó có sự mập mờ, không phân biệt được. Trong một hệ thông tin theo định nghĩa trên cũng có thể có những đối tượng không phân biệt được. Định nghĩa 6: Cho hệ thông tin S = (U, A). Với mỗi tập thuộc tính B  A đều tạo ra tương ứng một quan hệ tương đương, kí hiệu IND(B) [1]-[8]: IND(B) = {(x,x’)  U2 |  a B, x(a) = x’(a) } IND(B) được gọi là quan hệ B-không phân biệt được. Nếu (x,x’)  IND(B) thì các đối tượng x và x’ là không thể phân biệt được với nhau qua tập thuộc tính B. Với mọi đối tượng x  U, lớp tương đương của x trong quan hệ IND(B) được kí hiệu bởi [x]B là tập tất cả các đối tượng có quan hệ IND(B) với x. Quan hệ B- không phân biệt được phân hoạch tập đối tượng U thành các lớp tương đương, kí hiệu là U/ IND(B) hay U/B, tức là U/B = {[x]P | x  U}. Ví dụ 1.3. [8] Xét hệ thông tin cho trong Bảng 1 Xét thuộc tính B = {LEMS}, ta có phân hoạch của tập U sinh bởi quan hệ tương đương IND(B) là: U/B = {{x1}, {x2}, {x3, x4}, {x5, x6, x7}} Khi đó, ta nói các cặp đối tượng x3, x4 và x5, x6 là không phân biệt qua tập thuộc tính {LEMS} vì chúng thuộc cùng một lớp tương đương định bởi quan hệ IND(B). Nếu ta xét B = {Age, LEMS}, ta có: U/B = {{x1}, {x2}, {x3, x4}, {x5, x7},{ x6}} Khi đó x5 và x6 là phân biệt được qua tập thuộc tính {Age, LEMS} vì chúng không thuộc cùng lớp tương đương định bởi quan hệ IND(B). 1.4.4. Xấp xỉ tập hợp Ta thấy ở bảng 2 khái niệm Walk không thể định nghĩa rõ ràng qua 2 thuộc tính điều kiện Age và LEMS vì có x3, x4 thuộc cùng một lớp tương đương tạo bởi 2 thuộc tính Age và LEMS nhưng lại có giá trị khác nhau tại thuộc tính
ADSENSE
ADSENSE

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

 

Đồng bộ tài khoản
2=>2