Luận văn Thạc sĩ Khoa học máy tính: Khai phá dữ liệu sử dụng giải thuật di truyền và ứng dụng

Bố cục của luận văn được chia thành 3 chương: Chương I: -Tổng quan về khai phá dữ liệu và phân cụm dữ liệu; Chương II - Thuật toán phân cụm dữ liệu dựa trên giải thuật di truyền; Chương III - Thực nghiệm phân cụm dữ liệu về sinh viên của trường Cao đẳng Y tế Yên Bái. Mời các bạn cùng tham khảo!
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Luận văn Thạc sĩ Khoa học máy tính: Khai phá dữ liệu sử dụng giải thuật di truyền và ứng dụng ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN & TRUYỀN THÔNG Hoàng Hà Đức KHAI PHÁ DỮ LIỆU SỬ DỤNG GIẢI THUẬT DI TRUYỀN VÀ ỨNG DỤNG Chuyên ngành: Khoa học máy tính Mã số: 60 48 01 01 LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC MÁY TÍ NH Người hướng dẫn khoa học TS. Nguyễn Huy Đức Thái Nguyên - 2016Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn LỜI CAM ĐOAN Sau quá trình học tập tại Trường Đại học công nghệ thông tin & truyềnthông, với những kiến thức lý thuyết và thực hành đã tích lũy được, với việc vậndụng các kiến thức vào thực tế, em đã tự nghiên cứu các tài liệu, các công trình nghiêncứu, đồng thời có sự phân tích, tổng hợp, đúc kết và phát triển để hoàn thành luận vănthạc sĩ của mình. Em xin cam đoan luận văn này là công trình do bản thân em tự tìm hiểu, nghiêncứu và hoàn thành dưới sự hướng dẫn tận tình của thầy giáo TS. Nguyễn Huy Đức. Thái Nguyên, tháng 6 năm 2016 Học viên Hoàng Hà Đức 2Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn LỜI CÁM ƠN Trong thời gian hai năm của chương trình đào tạo thạc sỹ, trong đó gần một nửathời gian dành cho các môn học, thời gian còn lại dành cho việc lựa chọn đề tài, giáo viênhướng dẫn, tập trung vào nghiên cứu, viết, chỉnh sửa và hoàn thiện đề tài. Với quỹ thờigian như vậy và với vị trí công việc đang phải đảm nhận, không riêng bản thân em mà hầuhết các sinh viên cao học muốn hoàn thành tốt luận văn của mình trước hết đều phải có sựsắp xếp thời gian hợp lý, có sự tập trung học tập và nghiên cứu với tinh thần nghiêm túc,nỗ lực hết mình; tiếp đến cần có sự ủng hộ về tinh thần, sự giúp đỡ về chuyên môn mộttrong những điều kiện không thể thiếu quyết định đến việc thành công của đề tài. Để hoàn thành được đề tài này trước tiên em xin gửi lời cảm ơn đến thầy giáohướng dẫn TS. Nguyễn Huy Đức, người đã có những định hướng cho em về nộidung và hướng phát triển của đề tài, người đã có những đóng góp quý báu cho em vềnhững vấn đề chuyên môn của đề tài, giúp em tháo gỡ kịp thời những vướng mắctrong quá trình làm luận văn. Em cũng xin cảm ơn các Thầy Cô giáo Trường Đại học Công nghệ thông tinvà Truyền thông Thái Nguyên, cũng như bạn bè cùng lớp đã có những ý kiến đónggóp bổ sung cho đề tài luận văn của em. Xin cảm ơn gia đình, người thân cũng nhưđồng nghiệp luôn quan tâm, ủng hộ hỗ trợ về mặt tinh thần trong suốt thời gian từ khinhận đề tài đến khi hoàn thiện đề tài này. Trong nội dung của luận văn chắc chắn còn nhiều thiếu sót. Em rất mong cácThầy Cô cùng bạn bè đóng góp để bản luận văn của Em được hoàn thiện hơn. Em xin trân trọng cảm ơn. Thái Nguyên, tháng 6 năm 2016 Học viên Hoàng Hà Đức 3Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn MỤC LỤCLỜI CAM ĐOAN ....................................................................................................... 1LỜI CÁM ƠN ............................................................................................................. 3CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN VỀ KHAI PHÁ DỮ LIỆU VÀ PHÂN CỤM DỮLIỆU .......................................................................................................................... 111.1. Tổng quan về khám phá tri thức và khai phá dữ liệu. ........................................ 111.1.1. Giới thiệu chung về khám phá tri thức và khai phá dữ liệu ................. 111.1.2. Quá trình khám phá tri thức. ................................................................ 111.1.3. Quá trình khai phá dữ liệu .................................................................... 131.2. Các phương pháp khai phá dữ liệu..................................................................... 131.2.1. Phân lớp và dự đoán (Classification & Prediction) ............................. 141.2.2. Luật kết hợp (Association Rules) .......................................................... 141.2.3. Khai thác mẫu tuần tự (Sequential / Temporal patterns) ..................... 141.2.4. Phân nhóm- đoạn (Clustering / Segmentation) .................................... 151.2.5. Hồi quy ...