Gom cụm dữ liệu chuỗi thời gian với giải thuật kmedoids cải tiến

LỜI CẢM ƠN

LỜI CAM ĐOAN

1. CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI

1.1. Giới thiệu vấn đề

1.2. Động cơ nghiên cứu

1.3. Mục tiêu nghiên cứu

1.4. Tóm lược kết quả đạt được

1.5. Cấu trúc của luận văn

2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ CÁC CÔNG TRÌNH LIÊN QUAN

2.1. Độ đo khoảng cách cho dữ liệu chuỗi thời gian

2.2. Khoảng cách xoắn thời gian động (DTW)

2.3. Các kỹ thuật gom cụm dữ liệu thường dùng

2.3.1. Giải thuật k-means

2.3.2. Giải thuật k-medoids

2.4. Khảo sát các công trình liên quan

2.4.1. Phương pháp tính giá trị trung bình hình dạng dùng khoảng cách DTW

2.4.1.1. Phương pháp tính trung bình của Gupta và các đồng sự

2.4.1.2. Giải thuật tính trung bình cụm dữ liệu PSA

2.4.1.3. Giải thuật tính trung bình cụm dữ liệu DBA

2.4.2. Phương pháp gom cụm dữ liệu chuỗi thời gian k-medoids cải tiến kết hợp độ đo xoắn thời gian động cải tiến PrunedDTW

2.4.2.1. Giải thuật k-medoids cải tiến

2.4.2.2. Khoảng cách xoắn thời gian động cải tiến (PrunedDTW)

2.4.2.3. Giải thuật k-means cải tiến

2.4.3. Kết chương

3. CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP GIẢI QUYẾT VẤN ĐỀ

3.1. Hiện thực bài toán

3.2. Hướng giải quyết

3.2.1. Kỹ thuật khởi tạo trung tâm cụm

3.3. Chi tiết hệ thống chương trình

3.4. Dữ liệu thực nghiệm và phương pháp đánh giá kết quả nghiên cứu

3.4.1. Dữ liệu thực nghiệm

3.4.2. Phương pháp đánh giá kết quả nghiên cứu

4. CHƯƠNG 4: THỰC NGHIỆM

4.1. Giới thiệu tập dữ liệu mẫu

4.2. So sánh tính hữu hiệu của thuật toán k-medoids cải tiến dùng độ đo PrunedDTW với thuật toán k-medoids cải tiến dùng độ đo DTW trực tiếp

4.3. So sánh tính hiệu quả của thuật toán k-medoids cải tiến với độ đo PrunedDTW và thuật toán k-means cải tiến với độ đo Euclid

4.4. Kết chương

5. CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN

5.1. Những kết quả đạt được của luận văn

5.2. Hướng phát triển

TÀI LIỆU THAM KHẢO

PHỤ LỤC - LÝ LỊCH TRÍCH NGANG

I. Tổng quan về gom cụm dữ liệu chuỗi thời gian với k medoids

Gom cụm dữ liệu chuỗi thời gian là một lĩnh vực nghiên cứu quan trọng trong khoa học dữ liệu. Với sự gia tăng của dữ liệu lớn, việc phân tích và gom nhóm các chuỗi thời gian trở nên cần thiết. Giải thuật k-medoids cải tiến đã được phát triển để giải quyết bài toán này một cách hiệu quả hơn. Bài viết này sẽ trình bày tổng quan về phương pháp gom cụm dữ liệu chuỗi thời gian và tầm quan trọng của nó trong các ứng dụng thực tiễn.

1.1. Định nghĩa và ứng dụng của dữ liệu chuỗi thời gian

Dữ liệu chuỗi thời gian là tập hợp các điểm dữ liệu được thu thập theo thời gian. Chúng được sử dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực như tài chính, y tế và môi trường. Việc phân tích dữ liệu này giúp rút ra các thông tin hữu ích cho quyết định.

1.2. Tại sao cần gom cụm dữ liệu chuỗi thời gian

Gom cụm dữ liệu chuỗi thời gian giúp xác định các mẫu và xu hướng trong dữ liệu. Điều này hỗ trợ trong việc phát hiện bất thường và tối ưu hóa quy trình ra quyết định trong các lĩnh vực khác nhau.

II. Thách thức trong việc gom cụm dữ liệu chuỗi thời gian

Mặc dù có nhiều phương pháp gom cụm, nhưng việc áp dụng chúng cho dữ liệu chuỗi thời gian gặp nhiều thách thức. Đặc biệt, độ đo khoảng cách và tính toán phức tạp là những vấn đề chính. Giải thuật k-medoids cải tiến được đề xuất để giải quyết những vấn đề này.

2.1. Vấn đề về độ đo khoảng cách trong dữ liệu chuỗi thời gian

Độ đo khoảng cách là yếu tố quan trọng trong gom cụm. Đặc biệt, độ đo Euclid không phù hợp cho dữ liệu chuỗi thời gian, trong khi DTW có chi phí tính toán cao.

2.2. Chi phí tính toán và hiệu suất của giải thuật

Giải thuật k-medoids truyền thống có thể gặp khó khăn khi xử lý dữ liệu lớn. Cần có các cải tiến để giảm thiểu chi phí tính toán mà vẫn đảm bảo hiệu suất.

III. Phương pháp gom cụm k medoids cải tiến

Giải thuật k-medoids cải tiến được phát triển để tối ưu hóa quá trình gom cụm dữ liệu chuỗi thời gian. Phương pháp này sử dụng độ đo PrunedDTW để cải thiện tốc độ và độ chính xác của việc phân cụm.

3.1. Cải tiến trong giải thuật k medoids

Giải thuật k-medoids cải tiến sử dụng các điểm dữ liệu thực làm trung tâm cụm, giúp giảm thiểu ảnh hưởng của các điểm dị biệt và tăng cường độ chính xác.

3.2. Độ đo PrunedDTW và lợi ích của nó

Độ đo PrunedDTW giúp tính toán khoảng cách giữa các chuỗi thời gian một cách nhanh chóng và hiệu quả hơn so với DTW truyền thống, từ đó cải thiện hiệu suất của giải thuật.

IV. Ứng dụng thực tiễn của giải thuật k medoids cải tiến

Giải thuật k-medoids cải tiến đã được áp dụng thành công trong nhiều lĩnh vực như tài chính, y tế và phân tích dữ liệu môi trường. Kết quả thực nghiệm cho thấy phương pháp này mang lại hiệu quả cao hơn so với các phương pháp truyền thống.

4.1. Ứng dụng trong phân tích tài chính

Trong lĩnh vực tài chính, giải thuật này giúp phân tích xu hướng giá cổ phiếu và phát hiện các mẫu giao dịch bất thường.

4.2. Ứng dụng trong y tế

Giải thuật k-medoids cải tiến có thể được sử dụng để phân tích dữ liệu sức khỏe, giúp phát hiện các bệnh lý và xu hướng sức khỏe cộng đồng.

V. Kết luận và tương lai của nghiên cứu gom cụm dữ liệu

Nghiên cứu về gom cụm dữ liệu chuỗi thời gian với giải thuật k-medoids cải tiến mở ra nhiều hướng đi mới cho các nghiên cứu tiếp theo. Việc cải tiến độ đo khoảng cách và tối ưu hóa thuật toán sẽ tiếp tục là những vấn đề quan trọng trong tương lai.

5.1. Tóm tắt kết quả nghiên cứu

Kết quả cho thấy giải thuật k-medoids cải tiến kết hợp với PrunedDTW mang lại hiệu quả cao trong việc gom cụm dữ liệu chuỗi thời gian.

5.2. Hướng phát triển trong tương lai

Nghiên cứu có thể mở rộng để áp dụng cho các loại dữ liệu khác nhau và phát triển các kỹ thuật mới nhằm cải thiện độ chính xác và hiệu suất.

Nghiên cứu gom cụm dữ liệu chuỗi thời gian bằng giải thuật kmedoids và độ đo xoắn thời gian động