0

    Không có sản phẩm nào trong giỏ hàng.

6_NGHIÊN CỨU THUẬT TOÁN SVM XÂY DỰNG ỨNG DỤNG PHÂN CỤM SINHVIÊN

LỜI MỞ ĐẦU

Trong thời đại hiện nay, sự phát triển như vũ bão của công nghệ thông tin
(CNTT) đã kéo theo sự phát triển của nhiều lĩnh vực khác. Có thể nói, CNTT đang
làm thay đổi hình hài của nền kinh tế thế giới, giúp nhân loại bước những bước vững chắc đầu tiên trên con đường của kinh tế tri thức, thương mại điện tử…

Ngày nay, con người không còn phải vất vả nhọc nhằn trong công việc thu thập dữ liệu vì đã có trợ thủ đắc lực là hệ thống máy tính và mạng truyền số liệu triển khai ở quy mô toàn cầu. Tuy nhiên, sự phát triển vượt bậc của CNTT đã làm tăng số lượng giao dịch thông tin trên mạng Internet một cách đáng kể, đặc biệt là thư điện tử, tin tức điện tử,... Hoạt động của các lĩnh vực cũng đặt ra phải xử lý một khối lượng thông tin đồ sộ. Một yêu cầu lớn đặt ra đối với chứng ta là làm sao tổ chức, tìm kiếm thông tin một cách hiệu quả nhất và phân loại thông tin là một trong những giải pháp hợp lý cho yêu cầu này. Nhưng với một khối lượng thông tin quá lớn và đòi hỏi phải xử lý nhanh thì việc phân loại thủ công là điều không tưởng. Hướng giải quyết là xây dựng các giải pháp cho phép thuật toán hóa và chương trình hóa trên máy tính để có thể tự động phân loại các thông tintrên.

 “NGHIÊN CỨU THUẬT TOÁN SVM XÂY DỰNG ỨNG DỤNG PHÂN CỤM SINHVIÊN” .

Vấn đề phân lớp và dự đoán là khâu rất quan trọng trong học máy và trong khai phá dữ liệu, phát hiện trí thức. Kỹ thuật Support Vector Machines (SVM) được đánh giá là công cụ mạnh và tinh vi nhất hiện nay cho những bài toán phân lớp phi tuyến.

Nhiều những ứng dụng đã và đang được xây dựng dựa trên kỹ thuật SVM rất hiệu quả.

Trong khuôn khổ đồ án sẽ nghiên cứu phần bài toán phân cụm sinh viên theo điểm trung bình,cơ sở lý thuyết của phương pháp SVM và các vấn đề liên quan.Trình bày tổng quan về bài toán phân cụm sinh viên.

SVM là một phương pháp phân lớp hiện đại và hiệu quả, nắm chắc phương pháp này sẽ tạo nền tảng giúp chúng ta trong việc phát triển các giải pháp phân loại và dự đoán...,xây dựng được những ứng dụng quan trọng trong thực tế.

Ứng dụng phân lớp SVM cho bài toán phân cụm sinh viên là bài toán đã và
đang được nghiên cứu và phát triển rộng rãi và có ý nghĩa cả về học thuật lẫn ứng dụng thực tế.