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: 120 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 QUỐC GIA HA NỘI TRƯỜNG ĐẠI nọc CÔNG NGHẸHà Văn SangNGHIÊN cứu CẤT TTÉN CÁC KỸ THUẬT RÚT GỌN ĐẶC TRƯNG CHO PHÂN LỚP DỮ LIỆULƯẶN ÁN TIẾN SÌ CÔNG

Nghiên cứu cải tiến các kỹ thuật rút gọn đặc trưng cho phân lớp dữ liệu G NGHỆ THÒNG TINHÀ NỘI-2018ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘITRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHEHà A Tin SangNGHIÊN cứu CẢI TIẾN CÁC KỸ THUẬT RÚT GỌN ĐẶC TRƯNG CHO PHÂN LÓT

DƯLĨỆU(’huyên ngành: Hệ thong thông tin Mã SỐ: 62.48.01.04LUẶN ÁN TIEN Sĩ CÓNG NGHẸ THÔNG TINNGƯỜI HƯỞNG DÀN KHOA IIỌC:1PGS. I S. NGUYỄN HÀ NAM2PGS. Nghiên cứu cải tiến các kỹ thuật rút gọn đặc trưng cho phân lớp dữ liệu

TS. NGƯYÈN HAI CHÂUHà Nội-2018LỜI CAM ĐOANTÔI xin cam đoan đây là công trinh nghiên cứu do tòi thực hiện dưới sự hướng dản của PGS.TS. Nguyền Hà Nam v

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

à PGS.TS. Nguyen Hài Châu lại Bộ mòn các Ilệ thống Thông tin. Khoa Công nghệ Thông tin. Trường Đại học Còng nghệ. Dại học Quôc gia Hà nội. Các sô liệu

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

Hà Nam và PGS.TS. Nguyễn Hài Châu.Trước tiên, tôi xin bày tó lòng biết on sâu sắc tới PGS.TS. Nguyền Ilà Nam và PGS.TS. Nguyen Hài (’hầu. Hai I hây đà Nghiên cứu cải tiến các kỹ thuật rút gọn đặc trưng cho phân lớp dữ liệu

tận tụy chi dạy, giúp đờ tôi từ định hướng nghiên cửu dến việc giai quyết nhừng vấn dề khó khăn nhất trong quá trình nghiên cứu. Không chi vê lỉnh vự

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

c nghiên cứu khoa học, các I hầy còn chi bào cho tôi nhiều diều trong cuộc sổng. Đó lã nhừng bài học vò cúng quý giá và hừu ích cho chinh bân thân tôi

Nghiên cứu cải tiến các kỹ thuật rút gọn đặc trưng cho phân lớp dữ liệu ức quý báu và đà lạo điêu kiện thuận lợi cho tòi trong quá trình học tập và nghiên cữu.I ôi xin gứi lòi cám on lói các rháy, cỏ giáo ớ Bộ môn rin học

Tài chính kè toán, khoa Ilệ thống Thông tin kinh tế. IIọc viện Tãi chinh, những người dồng nghiệp đà tạo điêu kiện giúp đờ lôi vê mặl ihời gian cùng n Nghiên cứu cải tiến các kỹ thuật rút gọn đặc trưng cho phân lớp dữ liệu

hu sắp xèp cồng việc trong quá trinh tôi Làm nghiên cửu sinh.l ôi cùng gũi lời câm em lai cá bạn bè, nhùng người đà giúp đờ và hồ trọ lôi trong suốt q

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

uá trinh nghiên cứu.Cuôi cùng, tôi vô cũng bièl ơn gia đình, bô mẹ lôi, anh chị em. đạc biệt là vợ cua tôi. nhùng người dà dộng viên, tạo mọi diều kiệ

Nghiên cứu cải tiến các kỹ thuật rút gọn đặc trưng cho phân lớp dữ liệu dụng rộng rài nhẩm tảng hiệu năng cùng như giâm chi phí trong quá trinh phàn tích dử liệu. Mục tiêu của việc rút gọn dặc trưng lã xác định vả giam bớt

dặc trưng cua dừ liệu gốc dựa trên việc biến đổi khống gian đặc trưng hoặc lựa chọn những đặc trưng quan trọng, loại bõ các đặc trung không liên quan Nghiên cứu cải tiến các kỹ thuật rút gọn đặc trưng cho phân lớp dữ liệu

, du thùa nhằm giâm kích thước dừ liệu, tù dó cái thiện hiệu quã. độ chính xác của các mồ hình phàn tích dừ liệu. Các kỹ thuật rút gọn đặc trưng dà dư

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

ợc áp dụng rộng rài trong nhiều úng dụng khác nhau như: cho diểm tin dụng, phân lích dừ liệu ung thư. lim kiêm thòng tin. phân lớp vãn bân. Tuy nhiên.

Nghiên cứu cải tiến các kỹ thuật rút gọn đặc trưng cho phân lớp dữ liệu và cái tiên một sô kỳ thuật rút gọn dặc trung nhằm tăng hiệu năng cua kỳ thuật phàn tích dừ liệu hiện có theo hai hưởng lièp cận là lựa chọn đặc trung

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

chế khi áp dụng với các miền dừ liệu khác nhau. Chúng tòi dà dề xuất phương pháp lựa chọn dặc trung có tên TRTE (Fast Recursive Feature Elimination) d

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

ựa trẽn hướng liêp cận đóng gói (wrapper) với lõi là một thù tục loại bo dặc trung dệ quy. Đè tăng hiệu qua cua việc lụa chọn đặc trưng, chúng lôi đà

Nghiên cứu cải tiến các kỹ thuật rút gọn đặc trưng cho phân lớp dữ liệu là chi phi lính toán cao, vì vậy chúng lôi đà áp dụng các thu viện xù lý phân tán dê cai thiện hiệu năng cùa thuật toán dề xuất. Kết quã thực nghiệm

thuật toán FREE (được viết bằngngôn ngừ R) trên hai bộ dừ liệu tín dụng Dức và úc cho thấy thuật toán dề xuất dà cài 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 sớ và đạt kết quá khá quan so với các kỳ thuật hiện có.Theo hướng tiếp cận trích xuất dặc trưng, chúng tòi dà 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 đặc trưng dựa trên kỳ thuật hàm nhân PCA. Đóng góp chinh của phươngiii