Bài thuyết trình Ứng dụng khai thác dữ liệu (Data Mining and Application): Partitioning Method K-Means

Tài liệu này giới thiệu về phương pháp phân cụm dữ liệu, đặc biệt tập trung vào thuật toán K-means. Phân cụm là một kỹ thuật quan trọng trong khai phá dữ liệu, giúp khám phá cấu trúc ẩn và nhóm các đối tượng tương tự lại với nhau. K-means là một trong những thuật toán phân cụm phổ biến nhất nhờ tính đơn giản và hiệu quả.

Sinh viên, nhà nghiên cứu, và những người quan tâm đến lĩnh vực khai phá dữ liệu và phân tích dữ liệu.

Tài liệu này trình bày chi tiết về phương pháp phân cụm dữ liệu, với trọng tâm là thuật toán K-means. Đầu tiên, tài liệu giới thiệu khái niệm phân cụm, tầm quan trọng và các ứng dụng thực tế của nó trong nhiều lĩnh vực như kinh doanh, y tế, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và khoa học dữ liệu. Tiếp theo, tài liệu đi sâu vào thuật toán K-means, bao gồm cách thức hoạt động, ưu điểm (đơn giản, hiệu quả, khả năng mở rộng) và nhược điểm (yêu cầu xác định trước số cụm, nhạy cảm với việc chọn centroid ban đầu, không phù hợp với các cụm có hình dạng phức tạp). Tài liệu cũng trình bày pseudocode của thuật toán K-means và các bước thực hiện chi tiết. Ngoài ra, tài liệu thảo luận về các phương pháp chọn số cụm tối ưu, bao gồm Elbow Method, Silhouette và Gap Statistics. Các khó khăn và thách thức khi sử dụng K-means cũng được đề cập, cùng với các giải pháp khắc phục. Cuối cùng, tài liệu giới thiệu một số thuật toán mở rộng của K-means, như K-medoids và BFR, để giải quyết các hạn chế của K-means trong một số trường hợp cụ thể. Tài liệu kết luận rằng phương pháp phân vùng là một công cụ mạnh mẽ giúp cải thiện quá trình khám phá tri thức trong tập dữ liệu, đồng thời mở ra nhiều hướng ứng dụng và nghiên cứu sâu hơn để phát triển các mô hình khai thác thông tin hiệu quả hơn.