Nghiên cứu cải tiến các kỹ thuật rút gọn đặc trưng cho phân lớp dữ liệu

➤ Gửi thông báo lỗi ⚠️ Báo cáo tài liệu vi phạm

Loại tài liệu: PDF

Số trang: 119 Trang

Tài liệu: ✅ ĐÃ ĐƯỢC PHÊ DUYỆT

TẢI VỀ

Nội dung chi tiết: Nghiên cứu cải tiến các kỹ thuật rút gọn đặc trưng cho phân lớp dữ liệu

Nghiên cứu cải tiến các kỹ thuật rút gọn đặc trưng cho phân lớp dữ liệu

ĐẠI HỌC QUỎC GIA HA NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHẸIlà Vãn SangNGHĨÊN cứu CAT TIẾN CÁC KỲ THUẬT RÚT GỌN ĐẶC TRƯNG cho phân lớp dũ liệuLUẬN ÁN TIÉN sì CÔN

Nghiên cứu cải tiến các kỹ thuật rút gọn đặc trưng cho phân lớp dữ liệu NG NGHẸ THÔNG TINHÀ NỘI-2018ĐẠI HỌC QƯÕC GIA HA NỌI TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆHà Văn SangNGHIÊN CỬU CẤT TIẾN CÁC KỸ THUẬT RÚT GỌN ĐẶC TRUNG CHO PHÂN LỚP

DŨ LIỆUChuyên ngành: Ilệ thống Thòng tin Mà số: 62.48.01.04LUẬN ÁN TIÊN Sì CÔNG NGHẸ THÔNG TINNGƯỜI HƯỚNG DÁN KHOA HỌC:1PGS. TS. NGUYÊN IIÀ NAM2PGS. Nghiên cứu cải tiến các kỹ thuật rút gọn đặc trưng cho phân lớp dữ liệu

TS. NGUYỄN HÀI ('HÀUHà Nội-2018LÒI CAM ĐOANTôi xin cam đoan dãy là công trinh nghiên cứu do tỏi thực hiện dưới sự hướng dẫn của PGS.TS. Nguyễn Hà Nam

Nghiên cứu cải tiến các kỹ thuật rút gọn đặc trưng cho phân lớp dữ liệu

và PGS.TS. Nguyễn Hãi Châu tại Bộ môn các Hệ thống Thông tin. Khoa Công nghệ Thòng tin. Trường Đại học Còng nghệ. Đại học Quôc gia Hà nội. Các sò lieu

Nghiên cứu cải tiến các kỹ thuật rút gọn đặc trưng cho phân lớp dữ liệu uận án được thực hiện tại Bộ môn Hệ thông Thòng tin-Khoa CNTT, Trường Đại học Công nghệ. Đại học Quốc gia Ilà Nội, dưới sự hướng dần cùa PGS.TS. Nguye

n Hà Nam và PGS.TS. Nguyen Hái Châu.Trước tiên, tôi xin bày tõ lòng biết ơn sâu sắc tới PGS.TS. Nguyền Ilà Nam và PGS.TS. Nguyen Hái ('hầu. Hai Tháy đ Nghiên cứu cải tiến các kỹ thuật rút gọn đặc trưng cho phân lớp dữ liệu

à tận tụy chi dạy. giúp đờ tòi lù định hướng nghiên cửu dến việc giai quyết nhưng vấn dề khó khăn nhất trong quá trinh nghiên cửu. Không chi về lĩnh v

Nghiên cứu cải tiến các kỹ thuật rút gọn đặc trưng cho phân lớp dữ liệu

ực nghiền cửu khoa học. các Thầy còn chi bão cho lôi nhiều diều trong cuộc sống. Đõ là nhùng bãi học vò cùng quỷ giá và hừu ích cho chính ban thân lôi

Nghiên cứu cải tiến các kỹ thuật rút gọn đặc trưng cho phân lớp dữ liệu quý báu và đà lạo điêu kiện thuận lợi cho tôi trong quá trình học tập và nghiên cứu.l ôi xin gửi lời cám on lới các Thày, cô giáo ó Bộ môn rin học l

ài chính kè toán, khoa Ilệ thống Thông tin kinh tế. IIọc viện Tài chinh, nhừng người dồng nghiệp đà lạo điều kiện giúp đờ lôi về mặt ihời gian cùng nh Nghiên cứu cải tiến các kỹ thuật rút gọn đặc trưng cho phân lớp dữ liệu

ư sắp xếp cồng việc trong quá trinh tòi làm nghiên cứu sũih.ròi cùng gữi lời câm

Nghiên cứu cải tiến các kỹ thuật rút gọn đặc trưng cho phân lớp dữ liệu

trinh nghiên cứu.Cuôi cùng, lôi vò cùng bièl

Nghiên cứu cải tiến các kỹ thuật rút gọn đặc trưng cho phân lớp dữ liệu g rộng rài nhầm tăng hiệu năng cùng như giâm chi phí trong quá trình phân tích dừ lieu. Mục tiêu của việc rút gọn đặc trưng lã xác định và giám bớt dặ

c trưng cùa dừ liệu gốc dựa trên việc biến dối không gian đặc trưng hoặc lựa chọn nhừng đặc trưng quan trọng, loại bó các đậc trưng không liên quan, d Nghiên cứu cải tiến các kỹ thuật rút gọn đặc trưng cho phân lớp dữ liệu

ư thừa nhằm giam kích thước dừ liệu, tir dó cài thiện hiệu qua. dộ chinh xác của các mô hình phân lích dừ liệu. Các kỳ thuật rút gọn đặc trưng dà được

Nghiên cứu cải tiến các kỹ thuật rút gọn đặc trưng cho phân lớp dữ liệu

áp dụng rộng rài trong nhiều ứng dụng khác nhau như: cho diêm tín dụng, phân tích dừ liệu ung thư. lìm kiêm thông tin. phân lớp vàn bân. Tuy nhicn, k

Nghiên cứu cải tiến các kỹ thuật rút gọn đặc trưng cho phân lớp dữ liệu cài tiên một sò kỳ thuật rút gọn đặc trưng nhầm tăng hiệu năng cua kỳ thuật phàn tích dừ liệu hiện có theo hai hướng tiếp cận là lựa chọn đặc trưng và

trích xuâl đặc trưng.Có nhiều cách tiếp cận rút gọn dặc trưng khác nhau dă dược giới thiệu, tuy nhiên các cách liếp cận này vần tồn lại một số hạn ch Nghiên cứu cải tiến các kỹ thuật rút gọn đặc trưng cho phân lớp dữ liệu

ế khi áp dụng với các mien dừ liệu khác nhau. Chúng tòi dà dề xuất phương pháp lựa chọn dặc trưng có tèn FRFE (Fast Recursive Feature Elimination) dựa

Nghiên cứu cải tiến các kỹ thuật rút gọn đặc trưng cho phân lớp dữ liệu

trên hướng liềp cận đóng gói (wrapper) v<íri lòi là một thu tục loại bo dặc trưng dệ quy, Để tăng hiệu qua cua việc lựa chọn dặc trung, chúng tòi đà

Nghiên cứu cải tiến các kỹ thuật rút gọn đặc trưng cho phân lớp dữ liệu là chi phí lính toán cao, vì vậy chúng tói đà áp dụng các thư viện xử lý phân tán dể cãi thiện hiệu năng cùa thuật toán dề xuất. Kết quã thực nghiệm

thuật toán FREE (được viết băng ngồn ngừ R) trên hai bộ dù liệu tín dụng Đức và ửc cho thây thuật toán dề xuất đà cãi thiện dược thời gian chạy so với Nghiên cứu cải tiến các kỹ thuật rút gọn đặc trưng cho phân lớp dữ liệu

thuật toán cơ sở vã dạt kết quà khà quan so với các kỳ thuật hiện có.Theo hướng tiếp cận trích xuất dặc trưng, chúng tôi đà dề xuất phương pháp trích

Nghiên cứu cải tiến các kỹ thuật rút gọn đặc trưng cho phân lớp dữ liệu

xuất đặc trưng có tên C-KPCA (Custom-Kernel PCA) nhằm làm giâm số lượng dặc trưng dựa trên kỳ thuật hãm nhân PCA. Đóng góp chinh cua phương pháp dề x