Tiếp Cận Mờ Trong Phân Cụm Dữ Liệu Phân cụm dữ liệu là bài toán thuộc vào lĩnh vực học máy không giám sát và đang được ứng dụng rộng rãi để khai thác thông tin từ dữ liệu. Nó có nhiệm vụ tổ chức một tập các đối tượng dữ liệu thành các cụm sao cho những đối tượng trong cùng một cụm thì “tương tự” nhau trong khi các đối tượng trong các cụm khác nhau thì “kém tương tự” nhau. Phương pháp phân cụm dữ liệu truyền thống (PCDL rõ) chia một tập dữ liệu ban đầu thành các cụm dữ liệu và mỗi đối tượng chỉ thuộc về một cụm. Nhưng trong thực tế ranh giới giữa các cụm thường không rõ ràng, một đối tượng dữ liệu có thể thuộc về nhiều cụm khác nhau, do đó phương pháp này không mô tả được dữ liệu thực. Để tăng hiệu quả và tính chính xác cho kết quả phân cụm, người ta đã áp dụng lý thuyết tập mờ vào việc phân cụm dữ liệu xây dựng lên phương pháp phân cụm dữ liệu mờ. Hiện nay, phân cụm dữ liệu mờ vẫn là bài toán đang được nhiều người quan tâm nghiên cứu và ứng dụng thành công trong nhiều lĩnh vực: nghiên cứu thị trường, nhận dạng, xử lý ảnh, tìm kiếm thông tin… Luận văn thạc sĩ Công nghệ thông tin Chuyên ngành Hệ thống thông tin Người hướng dẫn khoa học: PGS. TS. Hoàng Xuân Huấn Tác giả: Nguyễn Trung Đức Số trang: 62 Kiểu file: PDF Ngôn ngữ: Tiếng Việt Đại học Quốc gia Hà Nội 2013 Link Download http://dlib.vnu.edu.vn/iii/cpro/DigitalItemViewPage.external?lang=vie&sp=1045977https://drive.google.com/drive/folders/1yLBzZ1rSQoNjmWeJTM6cEZ3WGQHg04L1
