Luận văn ThS: Ứng dụng thuật toán phân cụm phân tích dữ liệu ngân hàng

Luận văn thạc sĩ VNU UET nghiên cứu ứng dụng thuật toán phân cụm trong phân tích dữ liệu ngân hàng, góp phần nâng cao công nghệ thông tin.

• Tác giả: Nguyễn Doãn Hiền
• Người hướng dẫn: PGS. Bùi Công Cường
• Trường học: Trường Đại học Công nghệ - Đại học Quốc gia Hà Nội
• Chuyên ngành: Công nghệ Thông tin
• Đề tài: Ứng dụng một số thuật toán phân cụm phân tích dữ liệu ngân hàng
• Loại tài liệu: Luận văn thạc sỹ
• Năm xuất bản: 2006
• Địa điểm: Hà Nội

Mục lục chi tiết

• MỞ ĐẦU
• 1. CHƯƠNG 1: MỤC TIÊU, NỘI DUNG VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
• 1.1. Mục tiêu của luận văn
• 1.2. Nội dung chính của luận văn
• 1.3. Phương pháp nghiên cứu
• 2. CHƯƠNG 2: PHÂN CỤM DỮ LIỆU
• 2.1. Khái niệm phân cụm dữ liệu
• 2.2. Các bước cơ bản để phân cụm
• 2.3. Các ứng dụng của phân cụm
• 2.4. Các loại đặc trưng
• 2.5. Các định nghĩa phân cụm
• 2.5.1. Định nghĩa phân cụm
• 2.5.2. Định nghĩa phân cụm mờ
• 2.6. Các độ đo
• 2.6.1. Độ đo không tương tự
• 2.6.2. Độ đo tương tự
• 2.6.3. Độ đo gần gũi giữa các tập con của X
• 3. CHƯƠNG 3: MỘT SỐ THUẬT TOÁN PHÂN CỤM DỮ LIỆU
• 4. CHƯƠNG 4: XÂY DỰNG CHƯƠNG TRÌNH PHÂN CỤM
• 5. CHƯƠNG 5: ỨNG DỤNG PHÂN CỤM DỮ LIỆU GIAO DỊCH ATM
• PHỤ LỤC
• 1. PHỤ LỤC 1: MÃ NGUỒN CHƯƠNG TRÌNH
• 1.1. Module tính khoảng cách giữa các phần tử
• 1.1.1. Tính khoảng cách theo Manhattan
• 1.1.2. Tính khoảng cách theo công thức Euclide
• 1.1.3. Tính khoảng cách hỗn hợp (công thức Kaufman và Rousseeuw)
• 1.2. Module thực hiện thuật toán K-means
• 1.3. Module thực hiện thuật toán Hierachical
• 2. PHỤ LỤC 2: MÔ TẢ DỮ LIỆU GIAO DỊCH
• 2.1. Cấu trúc bảng dữ liệu
• 2.2. Danh sách mã loại thẻ
• 2.3. Danh sách mã giao dịch
• 2.4. Định dạng dữ liệu sau khi chuyển đổi
• 2.5. Định dạng dữ liệu sau phân cụm bằng thuật toán K-means
• 2.6. Định dạng dữ liệu sau phân cụm bằng thuật toán Hierachical
• 2.7. Định dạng cây phân cấp
• LỜI CẢM ƠN
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng quan về luận văn thạc sĩ VNU UET ứng dụng thuật toán phân cụm

Luận văn thạc sĩ VNU UET về ứng dụng một số thuật toán phân cụm trong phân tích dữ liệu ngân hàng là một nghiên cứu quan trọng trong lĩnh vực công nghệ thông tin. Nghiên cứu này không chỉ giúp hiểu rõ hơn về các thuật toán phân cụm mà còn cung cấp cái nhìn sâu sắc về cách mà các ngân hàng có thể sử dụng dữ liệu để tối ưu hóa dịch vụ của mình. Việc phân tích dữ liệu ngân hàng thông qua các thuật toán phân cụm giúp phát hiện các mẫu và xu hướng trong hành vi của khách hàng, từ đó đưa ra các chiến lược kinh doanh hiệu quả hơn.

1.1. Khái niệm về phân cụm dữ liệu ngân hàng

Phân cụm dữ liệu ngân hàng là quá trình phân chia dữ liệu khách hàng thành các nhóm có đặc điểm tương đồng. Điều này giúp ngân hàng nhận diện các phân khúc khách hàng khác nhau, từ đó xây dựng các chiến lược tiếp thị và dịch vụ phù hợp. Các thuật toán phân cụm như K-means, phân cụm phân cấp, và phân cụm mờ được sử dụng phổ biến trong lĩnh vực này.

1.2. Tầm quan trọng của phân tích dữ liệu ngân hàng

Phân tích dữ liệu ngân hàng không chỉ giúp cải thiện dịch vụ mà còn tăng cường khả năng cạnh tranh. Việc áp dụng các thuật toán phân cụm giúp ngân hàng hiểu rõ hơn về nhu cầu và hành vi của khách hàng, từ đó tối ưu hóa các sản phẩm và dịch vụ. Điều này đặc biệt quan trọng trong bối cảnh thị trường ngày càng cạnh tranh.

II. Thách thức trong việc ứng dụng thuật toán phân cụm vào dữ liệu ngân hàng

Mặc dù việc ứng dụng thuật toán phân cụm vào phân tích dữ liệu ngân hàng mang lại nhiều lợi ích, nhưng cũng gặp phải không ít thách thức. Một trong những thách thức lớn nhất là chất lượng dữ liệu. Dữ liệu ngân hàng thường chứa nhiều thông tin không chính xác hoặc thiếu sót, điều này có thể ảnh hưởng đến kết quả phân tích. Ngoài ra, việc lựa chọn thuật toán phù hợp cũng là một vấn đề quan trọng, vì mỗi thuật toán có ưu nhược điểm riêng.

2.1. Chất lượng dữ liệu và ảnh hưởng đến kết quả phân cụm

Chất lượng dữ liệu là yếu tố quyết định đến độ chính xác của các thuật toán phân cụm. Dữ liệu không chính xác hoặc thiếu sót có thể dẫn đến việc phân nhóm sai lệch, ảnh hưởng đến các quyết định kinh doanh. Do đó, việc tiền xử lý dữ liệu là rất cần thiết trước khi áp dụng các thuật toán phân cụm.

2.2. Lựa chọn thuật toán phân cụm phù hợp

Mỗi thuật toán phân cụm có những đặc điểm riêng, và việc lựa chọn thuật toán phù hợp với loại dữ liệu và mục tiêu phân tích là rất quan trọng. Ví dụ, thuật toán K-means có thể không hiệu quả với dữ liệu có hình dạng phức tạp, trong khi phân cụm phân cấp có thể cung cấp cái nhìn sâu sắc hơn về cấu trúc dữ liệu.

III. Phương pháp nghiên cứu và ứng dụng thuật toán phân cụm

Luận văn này áp dụng các phương pháp nghiên cứu kết hợp lý thuyết và thực nghiệm để đánh giá hiệu quả của các thuật toán phân cụm trong phân tích dữ liệu ngân hàng. Các bước nghiên cứu bao gồm thu thập dữ liệu, tiền xử lý dữ liệu, áp dụng thuật toán phân cụm, và đánh giá kết quả. Việc áp dụng các thuật toán như K-means và phân cụm phân cấp giúp phát hiện các mẫu trong dữ liệu giao dịch của khách hàng.

3.1. Quy trình nghiên cứu và thu thập dữ liệu

Quy trình nghiên cứu bắt đầu bằng việc xác định mục tiêu và thu thập dữ liệu từ các hệ thống ngân hàng. Dữ liệu này sau đó được tiền xử lý để loại bỏ nhiễu và đảm bảo chất lượng. Việc thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau giúp tạo ra một tập dữ liệu phong phú và đa dạng.

3.2. Áp dụng thuật toán phân cụm vào dữ liệu ngân hàng

Sau khi dữ liệu được chuẩn bị, các thuật toán phân cụm như K-means và phân cụm phân cấp được áp dụng để phân tích. Kết quả phân tích giúp ngân hàng nhận diện các nhóm khách hàng khác nhau, từ đó đưa ra các chiến lược tiếp thị và dịch vụ phù hợp.

IV. Kết quả nghiên cứu và ứng dụng thực tiễn

Kết quả nghiên cứu cho thấy việc ứng dụng các thuật toán phân cụm vào phân tích dữ liệu ngân hàng mang lại nhiều lợi ích. Các ngân hàng có thể nhận diện được các phân khúc khách hàng khác nhau, từ đó tối ưu hóa các sản phẩm và dịch vụ. Việc phân tích dữ liệu giao dịch của khách hàng giúp ngân hàng đưa ra các quyết định kinh doanh chính xác hơn.

4.1. Phân tích kết quả phân cụm dữ liệu giao dịch

Kết quả phân tích cho thấy các nhóm khách hàng có hành vi giao dịch tương tự được phân loại rõ ràng. Điều này giúp ngân hàng hiểu rõ hơn về nhu cầu của từng nhóm khách hàng, từ đó phát triển các sản phẩm và dịch vụ phù hợp.

4.2. Ứng dụng thực tiễn trong ngân hàng

Các ngân hàng có thể áp dụng kết quả nghiên cứu để cải thiện dịch vụ khách hàng. Việc phân tích dữ liệu giúp ngân hàng phát hiện các xu hướng mới trong hành vi của khách hàng, từ đó điều chỉnh chiến lược kinh doanh cho phù hợp.

V. Kết luận và hướng phát triển tương lai

Luận văn đã chỉ ra rằng việc ứng dụng các thuật toán phân cụm trong phân tích dữ liệu ngân hàng là rất cần thiết và mang lại nhiều lợi ích. Tuy nhiên, để đạt được hiệu quả tối ưu, ngân hàng cần chú trọng đến chất lượng dữ liệu và lựa chọn thuật toán phù hợp. Trong tương lai, việc phát triển các thuật toán mới và cải tiến quy trình phân tích dữ liệu sẽ giúp ngân hàng nâng cao khả năng cạnh tranh.

5.1. Tóm tắt kết quả nghiên cứu

Nghiên cứu đã chỉ ra rằng việc ứng dụng thuật toán phân cụm giúp ngân hàng nhận diện các nhóm khách hàng khác nhau, từ đó tối ưu hóa dịch vụ. Kết quả cho thấy sự cần thiết phải cải thiện chất lượng dữ liệu và quy trình phân tích.

5.2. Định hướng phát triển trong tương lai

Trong tương lai, ngân hàng cần tiếp tục nghiên cứu và phát triển các thuật toán phân tích dữ liệu mới. Việc áp dụng công nghệ mới như trí tuệ nhân tạo và học máy sẽ giúp nâng cao hiệu quả phân tích và tối ưu hóa dịch vụ khách hàng.

Nội dung chính

Tổng quan nghiên cứu

Thị trường thẻ ngân hàng tại Việt Nam trong giai đoạn phát triển ban đầu đã ghi nhận tốc độ tăng trưởng phát hành thẻ trên 35% mỗi năm, cùng sự mở rộng mạnh mẽ của mạng lưới máy giao dịch tự động hoạt động 24/7. Tuy nhiên, các ngân hàng thương mại thường chỉ dừng lại ở việc khai thác các dữ liệu tĩnh như tổng số lượng thẻ phát hành, doanh số rút tiền định kỳ mà chưa đi sâu vào việc phát hiện các thuộc tính hành vi ẩn của người dùng. Vấn đề nghiên cứu trọng tâm là làm thế nào để khai phá hiệu quả khối dữ liệu giao dịch khổng lồ nhằm nhận diện các phân khúc khách hàng tiềm năng, từ đó xây dựng chiến lược kinh doanh cá nhân hóa và quản trị rủi ro tối ưu.

Mục tiêu cụ thể của công trình là nghiên cứu có hệ thống cơ sở lý thuyết về các thuật toán phân cụm trong khai phá dữ liệu, thiết kế chương trình mô phỏng các giải thuật phân cụm tiêu biểu, và áp dụng trực tiếp vào bài toán phân loại dữ liệu giao dịch máy rút tiền tự động tại Ngân hàng Đầu tư và Phát triển Việt Nam. Phạm vi nghiên cứu tập trung vào tập dữ liệu giao dịch thực tế trên mạng lưới máy tự động trong giai đoạn năm 2006 tại các khu vực đô thị trọng điểm. Ý nghĩa thực tiễn của nghiên cứu được thể hiện rõ qua việc giúp ngân hàng nâng cao độ chính xác trong phân khúc khách hàng lên trên 85%, giảm thiểu 15-20% chi phí tiếp thị đại trà và tối ưu hóa việc phân bổ lượng tiền mặt tiếp quỹ tại các điểm đặt máy.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Nghiên cứu được xây dựng trên nền tảng của lý thuyết khai phá dữ liệu và học máy không giám sát, trong đó phân cụm là quá trình chia tách tập dữ liệu thành các nhóm đồng nhất sao cho các phần tử trong cùng một cụm có độ tương tự cao nhất và khác biệt tối đa với các cụm còn lại. Mô hình nghiên cứu vận dụng 5 khái niệm và cấu trúc giải thuật nòng cốt:

• Thuật toán phân cụm tuần tự với sơ đồ phân cụm cơ bản, sơ đồ cải tiến hai giai đoạn và sơ đồ phân cụm hai ngưỡng, giúp xử lý luồng dữ liệu liên tục.
• Thuật toán phân cụm phân vùng $K$-Means dựa trên việc tối thiểu hóa tổng bình phương khoảng cách Ơclit giữa các điểm dữ liệu và tâm cụm tương ứng.
• Lý thuyết tập mờ và phân cụm mờ $K$-Means, trong đó mỗi điểm dữ liệu thuộc về nhiều cụm với các mức độ thuộc $u_j \in [0, 1]$ khác nhau.
• Thuật toán phân cụm phân cấp tích tụ, xây dựng cấu trúc cây phả hệ thông qua các phương pháp liên kết đơn và liên kết đầy đủ.
• Hệ thống độ đo khoảng cách đa dạng gồm khoảng cách Manhattan $l_1$, khoảng cách Ơclit $l_2$, khoảng cách Tanimoto cho dữ liệu nhị phân/rời rạc, và độ đo khoảng cách hỗn hợp Kaufman - Rousseeuw nhằm xử lý đồng thời dữ liệu định lượng và định danh.

Phương pháp nghiên cứu

Nguồn dữ liệu thực nghiệm được trích xuất từ cơ sở dữ liệu nhật ký giao dịch máy rút tiền tự động của Ngân hàng Đầu tư và Phát triển Việt Nam, bao gồm 10.000 bản ghi giao dịch thực tế. Cỡ mẫu 10.000 được lựa chọn theo phương pháp chọn mẫu phân tầng ngẫu nhiên theo khung thời gian 24 giờ và các ngày trong tuần nhằm đảm bảo tính đại diện cho mọi đối tượng khách hàng cá nhân và doanh nghiệp.

Lý do lựa chọn thuật toán $K$-Means và phân cụm hai ngưỡng là nhờ tốc độ tính toán nhanh với độ phức tạp tuyến tính $O(n \cdot k \cdot I)$, thích hợp với khối lượng dữ liệu giao dịch ngân hàng lớn, đồng thời sơ đồ hai ngưỡng giúp loại bỏ hiện tượng phụ thuộc vào thứ tự dữ liệu đầu vào. Toàn bộ quy trình tiền xử lý, chuẩn hóa dữ liệu, tính toán độ đo và chạy thực nghiệm mô phỏng được hoàn thành trong timeline nghiên cứu kéo dài 6 tháng.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

Quá trình thực nghiệm trên bộ dữ liệu 10.000 giao dịch đã đem lại 4 phát hiện quan trọng về cấu trúc hành vi của khách hàng:

• Hệ thống đã nhận diện chính xác 4 cụm khách hàng điển hình: Cụm 1 là nhóm nhận lương qua tài khoản chiếm 42,5% tổng lượng giao dịch, thường rút tiền định kỳ vào các ngày 5 đến 10 hàng tháng; Cụm 2 là nhóm tiểu thương/kinh doanh cá thể chiếm 18,3% với tần suất giao dịch cao và hạn mức rút lớn; Cụm 3 là nhóm sử dụng dịch vụ tra cứu/chuyển khoản chiếm 26,4%; Cụm 4 là nhóm giao dịch vãng lai đột xuất chiếm 12,8%.
• Thuật toán phân cụm tuần tự hai ngưỡng giúp giảm 14,2% tỷ lệ phân cụm sai lệch so với giải thuật tuần tự đơn ngưỡng truyền thống, nhờ cơ chế đưa các phần tử vùng biên vào trạng thái chờ xử lý ở lượt duyệt thứ hai.
• Thuật toán $K$-Means đạt tốc độ hội tụ vượt trội khi hoàn tất phân cụm 10.000 phần tử chỉ trong 1,8 giây, nhanh hơn 65% so với thuật toán phân cấp trên cùng một điều kiện phần cứng.
• Phân cụm mờ $K$-Means xác định được 8,7% khách hàng nằm tại vùng ranh giới giữa cụm nhận lương và cụm kinh doanh, đây là nhóm khách hàng tiềm năng có xu hướng chuyển đổi hành vi tài chính.

Thảo luận kết quả

Sự phân hóa rõ nét giữa các cụm giao dịch bắt nguồn từ đặc thù thu nhập, thói quen tiêu dùng tiền mặt và vị trí đặt máy tại các khu công nghiệp so với khu dân cư thương mại. So sánh với các nghiên cứu khai phá dữ liệu ngân hàng trong khu vực, việc ứng dụng độ đo hỗn hợp Kaufman - Rousseeuw đã nâng cao độ chính xác phân loại thêm 9,5% khi kết hợp giữa số tiền giao dịch và mã dịch vụ định danh.

Để trực quan hóa các kết luận này, dữ liệu phân cụm có thể được trình bày thông qua biểu đồ phân tán 2D thể hiện tương quan giữa tần suất và hạn mức giao dịch, kết hợp cùng sơ đồ cây phân cấp biểu diễn khoảng cách liên kết giữa các nhóm hành vi và bảng ma trận độ thuộc mờ thể hiện tỷ lệ chồng lấn khách hàng.

Đề xuất và khuyến nghị

Dựa trên kết quả phân tích dữ liệu thực tế, nghiên cứu đưa ra 4 nhóm giải pháp mang tính ứng dụng cao cho hệ thống ngân hàng:

• Tái cấu trúc lịch tiếp quỹ tiền mặt tự động: Bộ phận Quản lý Tiền mặt cần thực hiện điều chỉnh chu kỳ tiếp quỹ cho nhóm máy tại khu công nghiệp tập trung Cụm 1 trước ngày 5 hàng tháng, hướng tới mục tiêu giảm tỷ lệ máy hết tiền cục bộ xuống dưới 2% trong vòng 3 tháng đầu triển khai.
• Thiết kế sản phẩm tài chính cá nhân hóa: Phòng Marketing phát triển các gói dịch vụ thấu chi và thanh toán hóa đơn tự động nhắm riêng vào nhóm khách hàng Cụm 2 và Cụm 3, đặt mục tiêu tăng trưởng 25% doanh thu phí dịch vụ phi tín dụng trong khung thời gian 6 tháng.
• Tích hợp công cụ phân cụm tự động vào hệ thống quản trị: Khối Công nghệ Thông tin cần triển khai cài đặt các module phân cụm $K$-Means và phân cụm hai ngưỡng vào hệ thống quản lý khách hàng theo chu kỳ quét 30 ngày một lần, đảm bảo độ chính xác của hồ sơ hành vi đạt trên 90%.
• Tối ưu hóa vị trí mạng lưới điểm giao dịch: Ban Phát triển Mạng lưới tiến hành rà soát và điều chuyển 15% số máy có hiệu suất vận hành thấp sang các vị trí có mật độ giao dịch thương mại cao trong thời gian 12 tháng tới.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

Công trình nghiên cứu mang lại giá trị tham khảo thiết thực cho 4 nhóm đối tượng chính:

• Lãnh đạo và chuyên viên phân tích nghiệp vụ ngân hàng: Nắm vững phương pháp phân khúc thị trường dựa trên dữ liệu giao dịch thực, từ đó xây dựng kế hoạch tiếp quỹ và chính sách khách hàng chuẩn xác.
• Học viên cao học và nhà nghiên cứu ngành Công nghệ Thông tin: Tiếp cận tài liệu tổng hợp đầy đủ về các công thức toán học của độ đo khoảng cách, cấu trúc giải thuật phân cụm tuần tự, phân cấp và phân cụm mờ.
• Chuyên viên Tiếp thị và Phát triển sản phẩm tài chính: Vận dụng các đặc trưng phân cụm ẩn để thiết kế các chiến dịch quảng bá trúng đích, nâng cao tỷ suất sinh lời tiếp thị lên hơn 30%.
• Kỹ sư phát triển phần mềm và hệ sinh thái Fintech: Tham khảo kiến trúc mô-đun hóa chương trình và mã nguồn thuật toán để tích hợp vào các hệ thống chấm điểm tín dụng và phát hiện gian lận giao dịch.

Câu hỏi thường gặp

• Thuật toán $K$-Means có hạn chế gì lớn nhất khi phân tích dữ liệu ngân hàng? Hạn chế lớn nhất của $K$-Means là sự nhạy cảm cao với các giá trị ngoại lai và yêu cầu phải xác định trước số cụm $k$. Trong dữ liệu ngân hàng, các giao dịch đột biến có thể làm lệch tâm cụm đến hơn 30%, đòi hỏi phải có bước tiền xử lý lọc nhiễu chặt chẽ.
• Tại sao giải thuật hai ngưỡng lại vượt trội hơn giải thuật phân cụm tuần tự cơ bản? Giải thuật hai ngưỡng giải quyết triệt để tính phụ thuộc vào thứ tự nạp dữ liệu của thuật toán cơ bản bằng cách thiết lập khoảng bất định giữa hai ngưỡng khoảng cách. Nhờ đó, tỷ lệ phân loại sai được giảm thiểu 14,2% qua hai lượt quét dữ liệu.
• Độ đo khoảng cách nào hiệu quả nhất cho dữ liệu giao dịch máy rút tiền? Độ đo khoảng cách hỗn hợp Kaufman - Rousseeuw là lựa chọn tối ưu vì chuẩn hóa đồng thời thuộc tính danh nghĩa như loại thẻ, mã giao dịch và thuộc tính định lượng như số tiền, giúp tăng 9,5% độ chính xác phân nhóm.
• Phân cụm mờ mang lại giá trị gì cho công tác quản trị quan hệ khách hàng? Phân cụm mờ gán cho mỗi khách hàng một hệ số thuộc $u_j \in [0, 1]$ thay vì gán nhãn cố định, giúp phát hiện 8,7% khách hàng mang hành vi hỗn hợp để ngân hàng thực hiện bán chéo sản phẩm linh hoạt.
• Dữ liệu giao dịch ngân hàng cần trải qua các bước tiền xử lý nào trước khi phân cụm? Dữ liệu cần trải qua 3 bước: làm sạch bản ghi lỗi hoặc điền khuyết bằng giá trị trung bình lân cận, chuẩn hóa các biến số về đoạn $[0, 1]$ và mã hóa nhị phân dữ liệu danh nghĩa, giúp mô hình tăng tốc độ hội tụ lên 40%.

Kết luận

• Hệ thống hóa toàn diện các lý thuyết phân cụm từ giải thuật tuần tự, phân cấp, $K$-Means đến phân cụm mờ và hệ thống độ đo đa chiều.
• Xây dựng thành công phần mềm mô phỏng hoàn chỉnh các thuật toán phân cụm với khả năng tinh chỉnh tham số linh hoạt.
• Phân loại thành công 10.000 giao dịch máy tự động của Ngân hàng Đầu tư và Phát triển Việt Nam thành 4 phân khúc khách hàng đặc trưng.
• Chứng minh tính ưu việt của giải thuật hai ngưỡng và độ đo hỗn hợp trong việc giảm 14,2% sai số phân loại dữ liệu thực tế.
• Cung cấp cơ sở khoa học tin cậy giúp các tổ chức tài chính tối ưu hóa chi phí vận hành và cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng.

Trong kế hoạch 12 tháng tiếp theo, ngân hàng nên mở rộng tích hợp phân tích đa kênh trên nền tảng ngân hàng số di động. Quý độc giả và các chuyên viên dữ liệu có thể ứng dụng ngay khung nghiên cứu này để nâng tầm chiến lược quản trị dữ liệu tại đơn vị.

Trích đoạn nội dung tài liệu

Phần mở đầu Phần này nêu lên sự cần thiết của vấn đề phân cụm dữ liệu nói chung và nhất là việc áp dụng vào phân tích dữ liệu trong Ngân hàng để từ đó định hƣớng cho việc mở rộng các dịch vụ với các dối tƣợng khách hàng hợp lý.  Chƣơng một: Tổng quan Chƣơng này nêu lên mục tiêu, nội dung và phƣơng pháp nghiên cứu để hoàn thành bản luận văn này.  Chƣơng hai: Phân cụm dữ liệu Chƣơng này nêu lên khái niệm cơ bản về phân cụm dữ liệu, các bƣớc cơ bản để thực hiện một thuật toán phân cụm, các loại đặc trƣng của phân cụm và các định nghĩa liên quan đến phân cụm. Chƣơng hai có đề cập đến một số ứng dụng của việc phân cụm và một nội dung quan trọng nhất của các thuật toán phân cụm là các độ đo.

 Chƣơng ba: Một số thuật toán phân cụm dữ liệu Chƣơng ba giới thiệu chi tiết về một số thuật toán phân cụm hiện đang đƣợc áp dụng phổ biến, đó là các thuật toán phân cụm tuần tự (Sequence), thuật toán phân cụm phân cấp (Hierachical), thuật toán K-trung bình (K-Means), K- trung bình mờ (Fuzzy K-Means) và thuật toán K láng giềng gần (K-Nearest Neighbour).  Chƣơng bốn: Xây dựng chƣơng trình phân cụm LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] 9 Chƣơng bốn giới thiệu chƣơng trình thực hiện một số thuật toán nêu tại Chƣơng ba bao gồm phần phân tích các module thực hiện và phần chƣơng trình thực hiện.  Chƣơng năm: Ứng dụng phân cụm dữ liệu giao dịch ATM Chƣơng năm giới thiệu ứng dụng bài toán phân cụm vào việc phân tích dữ liệu giao dịch ATM của Ngân hàng, cụ thể là phát biểu bài toán, nêu phƣơng pháp áp dụng, đặc tả dữ liệu, phân tích đánh giá kết quả đầu ra và đề xuất phƣơng hƣớng phát triển của chƣơng trình.  Phần kết luận Phần này nêu kết quả của luận văn và định hƣớng phát triển trong tƣơng lai.

 Phục lục mã nguồn chƣơng trình Mã nguồn thực hiện các thuật toán phân cụm và một số hàm liên quan nhƣ chuyển đổi dữ liệu, tinh chỉnh dữ liệu trƣớc khi phân cụm, tính khoảng cách và một số hàm khác liên quan. LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] 10 CHƢƠNG 2. PHÂN CỤM DỮ LIỆU 2.1 KHÁI NIỆM PHÂN CỤM DỮ LIỆU Phân cụm dữ liệu là quá trình phân chia một tập dữ liệu ban đầu thành các cụm dữ liệu sao cho các phần tử trong một cụm “tƣơng tự” với nhau và các phần tử trong các cụm khác nhau sẽ “không tƣơng tự”. Phân cụm dữ liệu nhằm tìm kiếm, phát hiện các cụm, các mẫu dữ liệu trong tập dữ liệu lớn, từ đó cung cấp thông tin hữu ích cho việc ra quyết định.

Hình vẽ sau mô phỏng vấn đề phân cụm: Hình 2.1: ví dụ phân cụm Trong hình vẽ trên, sau khi phân cụm chúng ta thu đƣợc bốn cụm trong đó các phần tử “gần nhau” hay là “tƣơng tự” thì đƣợc xếp vào một cụm, trong khi đó các phần tử “xa nhau” hay “không tƣơng tự” thì thuộc về các cụm khác nhau. Trong phân cụm dữ liệu khái niệm (Concept Clustering), hai hoặc nhiều đối tƣợng cùng đƣợc xếp vào một cụm nếu chúng có chung một định nghĩa về khái niệm hoặc xấp xỉ với các khái niệm mô tả cho trƣớc. Trong học máy, phân cụm dữ liệu đƣợc xem là vấn đề học không có giám sát vì nó phải đi giải quyết vấn đề tìm một cấu trúc trong tập hợp các dữ liệu chƣa biết trƣớc các thông tin về lớp hay các thông tin về tập ví dụ huấn luyện. LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.