Bài viết này đề xuất giải pháp đánh giá tình trạng cấu trúc cầu đường bộ dựa trên phân tích tập dữ liệu chuyển vị kết cấu với thuật toán học không giám sát K-means. Trạng thái công trình được quan trắc bởi mạng cảm biến đo lường biên độ rung, gia tốc, và độ uốn của các trụ cầu.

Bài giảng Khai phá dữ liệu (Data mining): Clustering, chương này trình bày những nội dung về: giới thiệu Clustering; phân loại; thuật toán Kmeans; hierarchical clustering; density-based clustering; bài tập;... Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài giảng!

Luận văn "Dự đoán giá cổ phiếu bằng phương pháp học không giám sát Generative Adversarial Network (GAN)" này tập trung nghiên cứu giải quyết bài toán dự đoán giá cổ phiếu trên thị trường cổ phiếu thế giới và Việt Nam với các cổ phiếu như Google, Amazon, Facebook, Microsoft, Vietcombank...Mời các bạn cùng tham khảo!

Bố cục luận văn ngoài phần mở đầu, mục lục, danh mục hình ảnh, kết luận, tài liệu tham khảo, phụ lục. Luận văn được chia là 3 phần chính: Phần 1 - Tổng quan về khai phá dữ liêu và phân cụm dữ liệu; Phần 2 - Phương pháp phân cụm dữ liệu dựa trên mật độ; Phần 3 - Xây dựng chương trình thực nghiệm. Mời các bạn cùng tham khảo!

Mục tiêu của luận văn là nghiên cứu và nắm bắt các thuật toán cơ bản về phân cụm cũng như phân cụm nửa giám sát. Các thuật toán K-Means, DBSCAN, GC, Seed K-Means, SSDBSCAN, SSGC đã được trình bày trong luận văn. Hiểu được bản chất của quá trình phân cụm, các khó khăn thách thức đối với bài toán phân cụm và các nghiên cứu về phân cụm nửa giám sát trong thời gian gần đây. Mời các bạn cùng tham khảo!

Mục đích nghiên cứu của Luận văn này tập trung vào tìm hiểu kỹ thuật tư vấn, dựa trên hành vi duyệt website của người dùng nhằm đưa ra các phân tích để tư vấn cho người quản trị website có thể nắm bắt được nhu cầu, xu hướng của người dùng website của mình. Từ đó người quản trị sẽ thực hiện các thay đổi website trở nên khoa học hơn, thú vị hơn với người dùng. Mời các bạn cùng tham khảo!

Mục đích nghiên cứu của Luận văn là tập trung vào tìm hiểu kỹ thuật tư vấn này, dựa trên hành vi duyệt website của người dùng nhằm đưa ra các phân tích để tư vấn cho người quản trị website có thể nắm bắt được nhu cầu, xu hướng của người dùng website của mình. Mời các bạn cùng tham khảo!

Bài giảng "Học máy: Các phương pháp học không giám sát" cung cấp cho người học các kiến thức: Giới thiệu HAC, khoảng cách giữa hai cụm, phân tích đơn, liên kết hoàn toàn, liên kết trung bình, liên kết trung tâm, các hàm khoảng cách,... Mời các bạn cùng tham khảo nội dung chi tiết.

Bài giảng "Học máy - Các phương pháp học không giám sát: Phân cụm dựa trên tích phân tụ phân cấp" trình bày khoảng cách giữa hai cụm, liên kết đơn, liên kết hoàn toàn, độ phức tạp, các hàm khoảng cách,... Mời các bạn cùng tham khảo.

Mục đích nghiên cứu của đề tài là nghiên cứu để nâng cao chất lượng phân cụm dữ liệu bằng cách áp dụng Tập mờ giá trị khoảng (IVFs) với FCoC. Nghiên cứu để nâng cao độ ổn định và chất lượng phân cụm dữ liệu bằng cách sử dụng kỹ thuật xác định tâm cụm khởi tạo thay thế phương pháp khởi tạo tâm cụm truyền thống.