Luận văn thạc sĩ: Nghiên cứu thuật toán phân cụm và phân lớp dữ liệu

Quá trình phát hiện tri thức gồm 6 giai đoạn: gom dữ liệu, trích lọc dữ liệu, làm sạch, chuyển đổi dữ liệu, khai phá dữ liệu và đánh giá. Đầu vào là dữ liệu thô, đầu ra là thông tin có giá trị. Giai đoạn làm sạch dữ liệu rất quan trọng, vì dữ liệu không sạch sẽ gây ra kết quả sai lệch. Giai đoạn khai phá dữ liệu sử dụng nhiều thuật toán khác nhau để trích ra các mẫu từ dữ liệu. Giai đoạn đánh giá biểu diễn tri thức ở dạng gần gũi với người sử dụng. Theo [1], quá trình này bắt đầu từ dữ liệu thô và kết thúc bằng tri thức hữu ích.

Từ góc độ học máy, các kỹ thuật trong KPDL bao gồm: học có giám sát, học không giám sát và học nửa giám sát. Nếu căn cứ vào lớp các bài toán cần giải quyết, thì KPDL bao gồm các kỹ thuật áp dụng sau: Kĩ thuật khai phá dữ liệu mô tả và Kĩ thuật khai phá dữ liệu dự đoán. Ba phương pháp thông dụng nhất là: phân cụm dữ liệu, phân lớp dữ liệu và khai phá luật kết hợp. Phân cụm dữ liệu là nhóm các đối tượng tương tự nhau vào các cụm. Phân lớp dữ liệu là xếp một đối tượng vào một trong những lớp đã biết trước. Khai phá luật kết hợp là tìm ra các mối quan hệ giữa các đối tượng.

Trong lĩnh vực ngân hàng, KPDL được ứng dụng để xây dựng mô hình dự báo rủi ro tín dụng, tìm kiếm tri thức, quy luật của thị trường chứng khoán và đầu tư bất động sản. Các thuật toán phân lớp có thể giúp ngân hàng đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng dựa trên lịch sử tín dụng và các thông tin cá nhân khác. Phân cụm có thể giúp phân nhóm khách hàng để đưa ra các gói sản phẩm phù hợp.

Trong thương mại điện tử, KPDL được sử dụng để tìm hiểu, định hướng, thúc đẩy, giao tiếp với khách hàng, phân tích khách hàng duyệt web, phân tích hành vi mua sắm trên mạng và cho biết thông tin tiếp thị phù hợp với từng loại khách hàng. Các thuật toán khai phá luật kết hợp có thể giúp xác định các sản phẩm thường được mua cùng nhau, từ đó đưa ra các gợi ý mua hàng phù hợp.

Ngoài ra, KPDL còn được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực khác như thiên văn học (xác định các vì sao và dải thiên hà), sinh học phân tử (tìm kiếm các mẫu trong cấu trúc phân tử và dữ liệu gen), mô hình hóa những thay đổi thời tiết (tìm các mẫu không gian, thời gian như lốc, gió xoáy). Các ứng dụng này cho thấy tiềm năng to lớn của KPDL trong việc giải quyết các bài toán phức tạp.

Mục tiêu của phân cụm dữ liệu là tìm ra cấu trúc ẩn trong dữ liệu bằng cách nhóm các đối tượng tương tự nhau vào cùng một cụm. Các cụm này có thể được sử dụng để phân tích, dự đoán hoặc đưa ra quyết định. Ví dụ, trong phân tích khách hàng, phân cụm có thể giúp xác định các nhóm khách hàng có hành vi mua sắm tương tự nhau.

Các kiểu dữ liệu thường dùng trong phân cụm bao gồm dữ liệu số (ví dụ: tuổi, thu nhập), dữ liệu phân loại (ví dụ: giới tính, nghề nghiệp) và dữ liệu văn bản (ví dụ: đánh giá sản phẩm). Tùy thuộc vào kiểu dữ liệu, các thuật toán phân cụm khác nhau sẽ được sử dụng.

Có nhiều kỹ thuật phân cụm dữ liệu khác nhau, bao gồm phương pháp phân cụm dựa trên phân cấp, phương pháp phân cụm dựa trên mật độ và phương pháp phân cụm phân hoạch. Mỗi phương pháp có ưu và nhược điểm riêng, phù hợp với các loại dữ liệu và bài toán khác nhau.

Các vấn đề quan tâm trong phân lớp dữ liệu bao gồm độ chính xác của mô hình, khả năng khái quát hóa của mô hình và khả năng xử lý dữ liệu lớn. Độ chính xác là thước đo quan trọng để đánh giá hiệu quả của mô hình phân lớp.

Có nhiều phương pháp phân lớp dữ liệu khác nhau, bao gồm cây quyết định, Bayesian, và các phương pháp dựa trên sự kết hợp. Mỗi phương pháp có ưu và nhược điểm riêng, phù hợp với các loại dữ liệu và bài toán khác nhau. Cây quyết định dễ hiểu và dễ diễn giải, trong khi Bayesian có thể xử lý dữ liệu không đầy đủ.

Độ chính xác của classifier là một thước đo quan trọng để đánh giá hiệu quả của mô hình phân lớp dữ liệu. Độ chính xác được tính bằng tỷ lệ số lượng mẫu được phân lớp đúng trên tổng số lượng mẫu. Tuy nhiên, độ chính xác không phải là thước đo duy nhất, cần xem xét thêm các yếu tố khác như độ nhạy và độ đặc hiệu.

Weka là một bộ phần mềm học máy mạnh mẽ, cung cấp nhiều thuật toán phân cụm, phân lớp dữ liệu khác nhau. Weka có giao diện đồ họa thân thiện, dễ sử dụng, phù hợp cho cả người mới bắt đầu và chuyên gia. Weka cũng hỗ trợ nhiều định dạng dữ liệu khác nhau.

Sử dụng thuật toán K-Means trong Weka để phân cụm dữ liệu khách hàng. Kết quả phân cụm có thể giúp xác định các nhóm khách hàng có hành vi mua sắm tương tự nhau, từ đó đưa ra các chiến lược marketing phù hợp. Tham số K (số lượng cụm) cần được lựa chọn cẩn thận để đạt được kết quả tốt nhất.

Sử dụng thuật toán Naive Bayes trong Weka để phân lớp dữ liệu. Kết quả phân lớp có thể giúp dự đoán nhãn của các mẫu dữ liệu mới. Độ chính xác của mô hình phân lớp cần được đánh giá để đảm bảo tính tin cậy.

Một trong những hướng phát triển quan trọng là tối ưu hóa các thuật toán phân cụm để nâng cao hiệu quả và khả năng xử lý dữ liệu lớn. Các kỹ thuật tối ưu hóa có thể bao gồm giảm chiều dữ liệu, lựa chọn đặc trưng và cải thiện độ phức tạp tính toán.

Một hướng phát triển khác là nghiên cứu các thuật toán phân cụm mới, phù hợp với các loại dữ liệu và bài toán khác nhau. Các thuật toán mới có thể dựa trên các phương pháp học sâu (deep learning) hoặc các kỹ thuật khai phá dữ liệu tiên tiến khác.

Cuối cùng, cần tiếp tục khám phá các ứng dụng mới của phân cụm trong các lĩnh vực khác nhau, như y học, tài chính, và khoa học xã hội. Các ứng dụng mới có thể giúp giải quyết các bài toán phức tạp và mang lại giá trị thực tiễn.