Bài viết đề xuất một phương pháp để nâng cao hiệu quả phân lớp dữ liệu không cân bằng. Đóng góp chính của phương pháp là kết hợp thuật toán phân cụm K-means và kỹ thuật sinh mẫu thiểu số VCIR để tạo ra các mẫu nhân tạo có tính đại diện sát với đặc trưng của dữ liệu thực tế.

Luận văn được chia thành bốn chương: Chương 1 Kiến thức chuẩn bị; Chương 2 Thuật toán phân cụm trên đồ thị lớn; Chương 3 Thuật toán phân cụm trên đồ thị lớn hai phần; Chương 4 Một số thí nghiệm.

Luận án Tiến sĩ Khoa học máy tính "Nghiên cứu phát triển phương pháp phân cụm bán giám sát mờ an toàn ứng dụng cho bài toán quản lý cảng biển" trình bày các nội dung chính sau: Nghiên cứu đề xuất phương pháp phân cụm bán giám sát mờ mới cho phân vùng dữ liệu với độ tin cậy; Nghiên cứu đề xuất phương pháp phân cụm bán giám sát mờ an toàn mới với nhiều tham số mờ cho phân vùng dữ liệu với độ tin cậy và dữ liệu nhiễu; Ứng dụng các phương pháp đề xuất để phát hiện tàu biển từ ảnh vệ tinh trong bài toán cảng biển.

Luận án Tiến sĩ Hệ thống thông tin "Định tuyến tiết kiệm năng lượng tiêu thụ trong mạng cảm biến không dây" trình bày các nội dung chính sau: Tổng quan về mạng cảm biến không dây; Công trình liên quan đến kỹ thuật định tuyến phân cụm dựa trên mô hình sink tĩnh và mô hình sink động; Kỹ thuật phân cụm nhưng trên mô hình sink di động để các cụm chủ chuyển dữ liệu đến sink một cách nhanh nhất.

Nội dung nghiên cứu của đề tài là Tổng quan về phân cụm dữ liệu. Giới thiệu về phân cụm dữ liệu và các phương pháp phân cụm với mỗi phương pháp trình bày một thuật toán tương ứng; Lý thuyết tập thô. Trình bày tổng quan về lý thuyết tập thô bao gồm hệ thông tin, hệ quyết định, tính không phân biệt được và xấp xỉ tập hợp.

Nội dung của luận văn bao gồm: Chương 1: Trình bày các kiến thức cơ bản về bài toán phân cụm dữ liệu địa lý, bao gồm các định nghĩa, độ đo và ứng dụng của nó trong 8 các lĩnh vực ý tế, an ninh, xã hội, .v.v. đồng thời trình bày sơ lược về các thuật toán phân cụm mờ trọng số địa lý FCM, NE, FGWC, CFGWC, CFGWC2, IPFGWC, MIPFGWC cùng các ưu nhược điểm của chúng, từ đó đề xuất thuật toán KMIPFGWC. Chương 2: Trình bày thuật toán phân cụm mờ trọng số địa lý KMIPFGWC, với hàm mục tiêu sử dụng độ đo khoảng cách là hàm nhân Gaussian thay vì sử dụng hàm Euclidean truyền thống và sử dụng mô hình SIM2 để nâng cao chất lượng phân cụm cho bài toán. Chương 3: Trình bày một số kết quả thực nghiệm thuật toán KMIPFGWC trên bộ dữ liệu thực tế là bộ dữ liệu địa lý về kinh tế - xã hội từ tổ chức Liên Hợp Quốc – UNO và so sánh nó với các thuật toán MIPFGWC, FGWC để đánh giá hiệu quả của thuật toán đề xuất.

Mục tiêu nghiên cứu của đề tài là phân cụm dữ liệu. Phân cụm dữ liệu đa mục tiêu và một số kỹ thuật tối ưu hóa cụm. Thuật toán VAMOSA - Thuật toán phân cụm dựa trên tính đối xứng. Kết quả thử nghiệm.

Luận án trình bày các nội dung chính sau: Phát hiện mô hình quy trình trong Khai phá quy trình và các thách thức; Đồ thị khoảng cách trong biểu diễn vết nâng cao chất lượng mô hình quy trình; Trọng số vết – Độ đo khoảng cách vết mới; Thuật toán phân cụm vết mới theo ngữ cảnh ContextTracClus.

Bài giảng Khai phá dữ liệu: Bài 4 Phân cụm dữ liệu cung cấp cho người học những kiến thức như: Tổng quan; Các tiếp cận trong phân cụm; Các thuật toán phân cụm. Mời các bạn cùng tham khảo!

Bài nghiên cứu này trình bày một số vấn đề về phân cụm, phân lớp dữ liệu một trong những kỹ thuật cơ bản để khai phá dữ liệu nhưng lại được sử dụng rộng rãi và đem lại hiệu quả cao. Để hiểu rõ hơn mời các bạn cùng tham khảo nội dung chi tiết của luận văn này.

Mục tiêu của luận văn là nghiên cứu, tìm hiểu một số thuật toán phân cụm nửa giám sát và xây dựng được một ứng dụng thử nghiệm cho thuật toán phân đoạn ảnh X-quang hỗ trợ chuẩn đoán bệnh trong lĩnh vực nha khoa. Mời các bạn cùng tham khảo!

Nhiệm vụ chính của luận văn là nắm vững kiến thức tổng quan của lĩnh vực xử lý ảnh, đi sâu nghiên cứu lĩnh vực tra cứu ảnh dựa vào nội dung, tìm hiểu một số thuật toán học không giám sát, nghiên cứu thuật toán phân cụm phổ và đưa vào hệ thống tra cứu ảnh dựa vào nội dung. Mời các bạn cùng tham khảo!

Nhiệm vụ chính của luận văn là nắm vững kiến thức tổng quan của lĩnh vực xử lý ảnh, đi sâu nghiên cứu lĩnh vực tra cứu ảnh dựa vào nội dung, tìm hiểu một số thuật toán học không giám sát, nghiên cứu thuật toán phân cụm gia tăng và đưa vào hệ thống tra cứu ảnh dựa vào nội dung. Mời các bạn cùng tham khảo!

Mục tiêu của đề tài nhằm cài đặt các thuật toán phân cụm có thứ bậc đã nghiên cứu, tiến hành thực nghiệm trên các bộ dữ liệu chuẩn (các mạng xã hội) nhằm đánh giá kết quả của từng thuật toán, qua đó lựa chọn thuật toán phù hợp cho việc phân cụm các mạng xã hội. Mời các bạn cùng tham khảo!

Nội dung chính của luận văn trình bày việc phân tích hành vi sử dụng dịch vụ viễn thông của khách hàng dựa trên thuật toán phân cụm đưa ra chính sách khuyến mại về sản phẩm và theo phân khúc khách hàng. Mời các bạn tham khảo!

Mục tiêu nghiên cứu của luận án là nghiên cứu, phát triển các thuật toán phân cụm mở rộng trên tập mờ viễn cảnh như: phân cụm xác định số cụm tự động, phân cụm với dữ liệu phức tạp. Kiểm chứng, so sách với các thuật toán liên quan khác. Nghiên cứu, phát triển ứng dụng của thuật toán phân cụm trên tập mờ viễn cảnh vào bài toán dự báo thời tiết dựa trên ảnh mây vệ tinh.

Đề tài nghiên cứu, tổng hợp, phân tích và đề xuất thuật toán phân cụm mờ viễn cảnh, kiểm chứng bằng lý thuyết về sự hội tụ của thuật toán và thực nghiệm, so sách hiệu quả so với một số thuật toán phân cụm mờ khác.

Bài viết nghiên cứu phân khúc cụm khách hàng thông qua phương pháp phân cụm K-Means (K-Means clustering methods) của một cơ sở kinh doanh. Nghiên cứu được thực hiện trên 272 khách hàng với các đặc điểm về độ tuổi, thu nhập và điểm chi tiêu. Kết quả nghiên cứu đã chia thành 2 cụm khách hàng mục tiêu, hứa hẹn sẽ giúp việc chăm sóc, tiếp thị khách hàng hiệu quả hơn; giúp đơn vị kinh doanh có những chiến lược marketing phù hợp giảm chi phí và tăng hiệu quả.

Luận án được nghiên cứu với mục tiêu nhằm xây dựng thuật toán cải tiến phân cụm bán giám sát mờ dựa trên lan truyền nhãn. Thông tin bổ trợ là một tỷ lệ phần trăm nhỏ của các mẫu được dán nhãn. Đề xuất mô hình phân cụm bán giám sát mờ kết hợp, thuật toán học tự xác định thông tin bổ trợ là nhãn của một phần mẫu cho thuật toán phân cụm bán giám sát mờ.

Mục đích nghiên cứu của luận án nhằm xây dựng thuật toán cải tiến phân cụm bán giám sát mờ dựa trên lan truyền nhãn. Thông tin bổ trợ là một tỷ lệ phần trăm nhỏ của các mẫu được dán nhãn. Đề xuất mô hình phân cụm bán giám sát mờ kết hợp, thuật toán học tự xác định thông tin bổ trợ là nhãn của một phần mẫu cho thuật toán phân cụm bán giám sát mờ