[giaban]0.000 VNĐ[/giaban]
[kythuat]
[/kythuat]
[tomtat]
[tomtat]
Ứng
dụng phân cụm dữ liệu trong việc phân tích, đánh giá kết quả học tập của học
sinh
MỤC
LỤC
MỞ
ĐẦU
Chương
1. TỔNG
QUAN VỀ KHÁM PHÁ TRI THỨC VÀ KHAI PHÁ DỮ LIỆU
1.1.
Giới thiệu chung về khám phá tri thức và khai phá dữ liệu
1.2.
Quá trình khám phá tri thức
1.3.
Quá trình khai phá dữ liệu
1.4.
Các phương pháp khai phá dữ liệu
1.5.
Các lĩnh vực ứng dụng thực tiễn của khai phá dữ liệu
1.6.
Các hướng tiếp cận cơ bản và kỹ thuật trong khai phá dữ liệu
1.7.
Những thách thức - khó khăn trong khám phá tri thức và khai phá dữ liệu
1.8.
Kết luận
Chương
2. PHÂN
CỤM DỮ LIỆU VÀ MỘT SỐ PHƯƠNG PHÁP PHÂN CỤM DỮ LIỆU
2.1.
Khái niệm và mục tiêu của phân cụm dữ liệu
2.1.1.
Phân cụm dữ liệu là gì ?
2.1.2.
Các mục tiêu của phân cụm dữ liệu
2.2.
Các ứng dụng của phân cụm dữ liệu
2.3.
Các yêu cầu và những vấn đề còn tồn tại trong phân cụm dữ liệu
2.3.1.
Các yêu cầu của phân cụm dữ liệu
2.3.2.
Những vấn đề còn tồn tại trong phân cụm dữ liệu
2.4.
Những kỹ thuật tiếp cận trong phân cụm dữ liệu
2.4.1.
Phương pháp phân cụm phân hoạch (Partitioning Methods)
2.4.2.
Phương pháp phân cụm phân cấp (Hierarchical Methods)
2.4.3.
Phương pháp phân cụm dựa trên mật độ (Density-Based Methods)
2.4.4.
Phương pháp phân cụm dựa trên lưới (Grid-Based Methods)
2.4.5.
Phương pháp phân cụm dựa trên mô hình (Model-Based Clustering Methods)
2.4.6.
Phương pháp phân cụm có dữ liệu ràng buộc (Binding data Clustering Methods)
2.5.
Một số khái niệm cần thiết khi tiếp cận phân cụm dữ liệu
2.5.1.
Phân loại các kiểu dữ liệu
2.5.2.
Độ đo tương tự và phi tương tự
2.6.
Một số thuật toán cơ bản trong phân cụm dữ liệu
2.6.1.
Các thuật toán phân cụm phân hoạch
2.6.2.
Các thuật toán phân cụm phân cấp
2.6.3.
Các thuật toán phân cụm dựa trên mật độ
2.6.4.
Các thuật toán phân cụm dựa vào lưới
2.6.5.
Các thuật toán phân cụm dựa trên mô hình
2.7.
Kết luận
Chương
3. ỨNG
DỤNG PHÂN CỤM DỮ LIỆU TRONG VIỆC PHÂN TÍCH, ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ HỌC TẬP CỦA HỌC
SINH
3.1.
Đặt vấn đề
3.2.
Cơ sở lý luận, khoa học và thực tiễn
3.2.1.
Cơ sở lý luận
3.2.2.
Cơ sở thực tiễn
3.2.3.
Cơ sở khoa học
3.3.
Chương trình ứng dụng
3.3.1.
Mục đích chương trình
3.3.2.
Cơ sở dữ liệu
3.3.3.
Cài đặt chương trình và sử dụng
3.4.
Các chức năng chính của chương trình
3.4.1.
Màn hình khởi động
3.4.2.
Đọc dữ liệu phân tích: liên kết với tập tin cần phân tích
3.4.3.
Xem dữ liệu phân tíc : xem nội dung tập tin cần phân tích
3.4.4.
Phân cụm dữ liệu: thực hiện việc phân cụm dữ liệu
3.4.5.
Một số đoạn code chính trong chương trình
3.4.6.
Một số chức năng thường sử dụng
3.5.
Kết luận
KẾT
LUẬN
TÀI
LIỆU THAM KHẢO
Bài viết liên quan
