Luận Án Tiến Sĩ Nâng Cao Hiệu Năng Phân Lớp Dữ Liệu Trên Cơ Sở Cải Tiến Thuật Toán SVM

Đề xuất các thuật toán phân lớp nhị phân đối với dữ liệu có cấu trúc phức tạp, bằng cách sử dụng chiến lược lớp-đối-cụm, tìm nghiệm toàn cục bằng phương pháp giải bài toán đối ngẫu của bài toán tối ưu hoặc phương pháp bình phương tối thiểu. Việc giải các bài toán quy hoạch toàn phương cỡ lớn được thay thế bởi các bài toán quy hoạch toàn phương có cỡ nhỏ hơn.
Đề xuất các thuật toán phân lớp nhị phân đối với dữ liệu có cấu trúc phức tạp, bằng cách sử dụng chiến lược cụm-đối-lớp, khai thác thông tin cấu trúc của từng cụm trong mỗi lớp và thông tin về số lượng điểm dữ liệu trong mỗi cụm để huấn luyện mô hình. Các thuật toán tìm nghiệm toàn cục bằng phương pháp giải bài toán đối ngẫu hoặc phương pháp dùng bình phương tối thiểu.
Cung cấp những cài đặt của các thuật toán đã có và các thuật toán đề xuất bằng ngôn ngữ lập trình Python. Có thể làm tài liệu tham khảo cho sinh viên đại học và học viên cao học ngành công nghệ thông tin thực hiện đề tài về phân lớp dữ liệu. Mở ra hướng nghiên cứu mới, áp dụng các chiến lược lớp-đối-cụm hay cụm-đối-lớp để giải quyết bài toán phân lớp với dữ liệu không cân bằng.

• Luận án tiến sĩ tin học
• Chuyên ngành Khoa học máy tính
• Hướng dẫn: PGS. TS. Huỳnh Thế Phùng
  
• Tác giả: Nguyễn Thế Cường
• Số trang: 136
• Kiểu File: PDF_TRUE
• Ngôn ngữ: Tiếng Việt
• Đại học Khoa học - Đại học Huế 2023

Link download
http://luanvan.moet.edu.vn/?page=1.3&view=41796
https://drive.google.com/file/d/1VHrKLynhsZinU8hndWhH0-xBHcbLH7we
https://drive.google.com/drive/folders/1yLBzZ1rSQoNjmWeJTM6cEZ3WGQHg04L1