Популярное

Музыка Кино и Анимация Автомобили Животные Спорт Путешествия Игры Юмор

Интересные видео

2025 Сериалы Трейлеры Новости Как сделать Видеоуроки Diy своими руками

Топ запросов

смотреть а4 schoolboy runaway турецкий сериал смотреть мультфильмы эдисон
dTub
Скачать

Bài giảng Khai thác dữ liệu – Buổi 10: Các chỉ số đánh giá, Thuật toán K-Medoid, AGNES, DIANA

Автор: Đinh Nguyễn Trọng Nghĩa (dntrongnghia)

Загружено: 2025-04-22

Просмотров: 574

Описание:

Trong video bài giảng này, chúng ta sẽ cùng tìm hiểu ba nội dung lớn xoay quanh bài toán phân cụm dữ liệu (Clustering):
Các chỉ số đánh giá chất lượng phân cụm
Video sẽ giải thích chi tiết về các tiêu chí phổ biến dùng để đánh giá độ “tốt” của một phân cụm:
Inertia (Tổng bình phương khoảng cách nội cụm) – dùng trong K-Means.
Silhouette Coefficient – giúp đánh giá mức độ gắn bó của điểm với cụm của nó và phân biệt với cụm khác.
Dunn Index – đo lường độ tách biệt giữa các cụm so với độ kết nối trong cụm. Qua các ví dụ minh họa trực quan với tập dữ liệu đơn giản, người học có thể thấy được cách tính toán và ý nghĩa trực quan của các chỉ số này.
Thuật toán K-Medoid
Khác với K-Means, K-Medoid sử dụng các điểm dữ liệu thực làm trung tâm cụm, giúp tăng khả năng chống nhiễu và điểm ngoại lai.
Bài giảng trình bày:
So sánh K-Medoids và K-Means
Một ví dụ minh họa đầy đủ với tập dữ liệu gồm 10 số nguyên
Hai thuật toán phân cụm phân cấp: AGNES và DIANA
AGNES (Agglomerative Nesting) – thuật toán phân cụm từ dưới lên, bắt đầu từ các điểm đơn lẻ, ghép dần vào nhau dựa trên khoảng cách.
DIANA (Divisive Analysis) – thuật toán phân cụm từ trên xuống, bắt đầu từ một cụm lớn và chia nhỏ dần. Video sẽ trình bày sơ đồ minh họa, cách xây dựng dendrogram và ví dụ thực hành trực tiếp trên bảng.

📚 Phù hợp với:
Sinh viên ngành CNTT, Khoa học dữ liệu, Trí tuệ nhân tạo hoặc bất kỳ ai muốn học và áp dụng kỹ thuật phân cụm dữ liệu vào thực tế.

🛠️ Kiến thức bổ trợ:
Video có thể là phần mở rộng cho các bài giảng trước về K-Means, Phân cụm mềm/cứng, hoặc làm tiền đề cho các thuật toán nâng cao như BIRCH, CURE, DBSCAN,...

📥 Đừng quên LIKE, SHARE và SUBSCRIBE kênh để theo dõi các buổi tiếp theo!

#KhaiThacDuLieu #DataMining #Clustering #KMedoid #AGNES #DIANA #MachineLearning #AI #PhanCum

Bài giảng Khai thác dữ liệu – Buổi 10: Các chỉ số đánh giá, Thuật toán K-Medoid, AGNES, DIANA

Поделиться в:

Доступные форматы для скачивания:

Скачать видео mp4

  • Информация по загрузке:

Скачать аудио mp3

Похожие видео

array(20) { ["VqZLrMkKUfs"]=> object(stdClass)#6157 (5) { ["video_id"]=> int(9999999) ["related_video_id"]=> string(11) "VqZLrMkKUfs" ["related_video_title"]=> string(81) "Bài giảng Khai thác dữ liệu – Buổi 11: Phân tích phương sai ANOVA" ["posted_time"]=> string(27) "6 месяцев назад" ["channelName"]=> NULL } ["PLDYXQL9eThN7IDMkZAm3lawvMU8HSrqKf"]=> object(stdClass)#6175 (5) { ["video_id"]=> int(9999999) ["related_video_id"]=> string(34) "PLDYXQL9eThN7IDMkZAm3lawvMU8HSrqKf" ["related_video_title"]=> string(11) "KDLVKP PTIT" ["posted_time"]=> string(0) "" ["channelName"]=> NULL } ["PLVFtgMtSD4-ca5EufW2zJrwI3f-SjrnJg"]=> object(stdClass)#6158 (5) { ["video_id"]=> int(9999999) ["related_video_id"]=> string(34) "PLVFtgMtSD4-ca5EufW2zJrwI3f-SjrnJg" ["related_video_title"]=> string(15) "Data Mining NLU" ["posted_time"]=> string(0) "" ["channelName"]=> NULL } ["ZJHUvUW9JAU"]=> object(stdClass)#6173 (5) { ["video_id"]=> int(9999999) ["related_video_id"]=> string(11) "ZJHUvUW9JAU" ["related_video_title"]=> string(112) "Зеленский пошёл на уступки Путину? / Шокирующее решение Киева" ["posted_time"]=> string(23) "5 часов назад" ["channelName"]=> NULL } ["7cQ5n9j5Guo"]=> object(stdClass)#6159 (5) { ["video_id"]=> int(9999999) ["related_video_id"]=> string(11) "7cQ5n9j5Guo" ["related_video_title"]=> string(48) "Почему 0 в степени 0 равно 1?" ["posted_time"]=> string(19) "7 лет назад" ["channelName"]=> NULL } ["bIioxQE1ow4"]=> object(stdClass)#6182 (5) { ["video_id"]=> int(9999999) ["related_video_id"]=> string(11) "bIioxQE1ow4" ["related_video_title"]=> string(93) "Thuật toán K-Means | KMean - KMeans clustering | Khai phá dữ liệu | K-Means Algorithm" ["posted_time"]=> string(19) "5 лет назад" ["channelName"]=> NULL } ["5vDGsDd0_K8"]=> object(stdClass)#6165 (5) { ["video_id"]=> int(9999999) ["related_video_id"]=> string(11) "5vDGsDd0_K8" ["related_video_title"]=> string(60) "Bài giảng Khai thác dữ liệu (Data Mining) - Buổi 1" ["posted_time"]=> string(28) "10 месяцев назад" ["channelName"]=> NULL } ["FMkXgPH2hL0"]=> object(stdClass)#6167 (5) { ["video_id"]=> int(9999999) ["related_video_id"]=> string(11) "FMkXgPH2hL0" ["related_video_title"]=> string(83) "Bài giảng Khai thác Dữ liệu - Buổi 9: Gom cụm và thuật toán K-means" ["posted_time"]=> string(27) "7 месяцев назад" ["channelName"]=> NULL } ["G_dA732qFGw"]=> object(stdClass)#6162 (5) { ["video_id"]=> int(9999999) ["related_video_id"]=> string(11) "G_dA732qFGw" ["related_video_title"]=> string(89) "Смысл интеграла и производной. В помощь студенту" ["posted_time"]=> string(19) "9 лет назад" ["channelName"]=> NULL } ["GIQ1m2yXNI4"]=> object(stdClass)#6176 (5) { ["video_id"]=> int(9999999) ["related_video_id"]=> string(11) "GIQ1m2yXNI4" ["related_video_title"]=> string(143) "Как Зеленский попал в крупнейший коррупционный скандал своего президентства?" ["posted_time"]=> string(24) "15 часов назад" ["channelName"]=> NULL } ["LwQEVNfhiwY"]=> object(stdClass)#6164 (5) { ["video_id"]=> int(9999999) ["related_video_id"]=> string(11) "LwQEVNfhiwY" ["related_video_title"]=> string(151) "Эскорт для Путина и мужчины Матвиенко: как женщины выживают в российской политике?" ["posted_time"]=> string(21) "1 день назад" ["channelName"]=> NULL } ["c1PgYqp17VY"]=> object(stdClass)#6174 (5) { ["video_id"]=> int(9999999) ["related_video_id"]=> string(11) "c1PgYqp17VY" ["related_video_title"]=> string(110) "Фишки Excel, которые я использую КАЖДЫЙ ДЕНЬ! ЭТО нужно каждому" ["posted_time"]=> string(27) "6 месяцев назад" ["channelName"]=> NULL } ["u2Hc-YsGa0Q"]=> object(stdClass)#6160 (5) { ["video_id"]=> int(9999999) ["related_video_id"]=> string(11) "u2Hc-YsGa0Q" ["related_video_title"]=> string(70) "Bài giảng Khai thác dữ liệu – Buổi 13: Mô hình hồi quy" ["posted_time"]=> string(27) "6 месяцев назад" ["channelName"]=> NULL } ["_doSjv_z9xI"]=> object(stdClass)#6148 (5) { ["video_id"]=> int(9999999) ["related_video_id"]=> string(11) "_doSjv_z9xI" ["related_video_title"]=> string(131) "«Очень не люблю двуличие» — Наталья Зубаревич об экономике и фатализме" ["posted_time"]=> string(21) "1 день назад" ["channelName"]=> NULL } ["T0GOz-Eqxl4"]=> object(stdClass)#6149 (5) { ["video_id"]=> int(9999999) ["related_video_id"]=> string(11) "T0GOz-Eqxl4" ["related_video_title"]=> string(100) "Визуализация всех возможных пифагоровых троек [3Blue1Brown]" ["posted_time"]=> string(21) "3 года назад" ["channelName"]=> NULL } ["mEnxC8sC7sg"]=> object(stdClass)#6155 (5) { ["video_id"]=> int(9999999) ["related_video_id"]=> string(11) "mEnxC8sC7sg" ["related_video_title"]=> string(131) "Воздуха набери... США отработали ядерный удар по нам своей новой ракетой" ["posted_time"]=> string(24) "14 часов назад" ["channelName"]=> NULL } ["HZGCoVF3YvM"]=> object(stdClass)#6156 (5) { ["video_id"]=> int(9999999) ["related_video_id"]=> string(11) "HZGCoVF3YvM" ["related_video_title"]=> string(85) "Теорема Байеса, геометрия изменения убеждений" ["posted_time"]=> string(19) "5 лет назад" ["channelName"]=> NULL } ["ODjg8Qq73iM"]=> object(stdClass)#6154 (5) { ["video_id"]=> int(9999999) ["related_video_id"]=> string(11) "ODjg8Qq73iM" ["related_video_title"]=> string(35) "Giải thuật phân cụm K-means" ["posted_time"]=> string(21) "2 года назад" ["channelName"]=> NULL } ["fx-pAwYf4qQ"]=> object(stdClass)#6152 (5) { ["video_id"]=> int(9999999) ["related_video_id"]=> string(11) "fx-pAwYf4qQ" ["related_video_title"]=> string(70) "[Mì Úp] Phân cụm với K-Means (chọn K bằng Elbow, Silhoutte)" ["posted_time"]=> string(21) "4 года назад" ["channelName"]=> NULL } ["gJkEZlwCbBg"]=> object(stdClass)#6153 (5) { ["video_id"]=> int(9999999) ["related_video_id"]=> string(11) "gJkEZlwCbBg" ["related_video_title"]=> string(0) "" ["posted_time"]=> string(24) "13 часов назад" ["channelName"]=> NULL } }
Bài giảng Khai thác dữ liệu – Buổi 11: Phân tích phương sai ANOVA

Bài giảng Khai thác dữ liệu – Buổi 11: Phân tích phương sai ANOVA

KDLVKP PTIT

KDLVKP PTIT

Data Mining NLU

Data Mining NLU

Зеленский пошёл на уступки Путину? / Шокирующее решение Киева

Зеленский пошёл на уступки Путину? / Шокирующее решение Киева

Почему 0 в степени 0 равно 1?

Почему 0 в степени 0 равно 1?

Thuật toán K-Means | KMean - KMeans clustering | Khai phá dữ liệu | K-Means Algorithm

Thuật toán K-Means | KMean - KMeans clustering | Khai phá dữ liệu | K-Means Algorithm

Bài giảng Khai thác dữ liệu (Data Mining) - Buổi 1

Bài giảng Khai thác dữ liệu (Data Mining) - Buổi 1

Bài giảng Khai thác Dữ liệu - Buổi 9: Gom cụm và thuật toán K-means

Bài giảng Khai thác Dữ liệu - Buổi 9: Gom cụm và thuật toán K-means

Смысл интеграла и производной. В помощь студенту

Смысл интеграла и производной. В помощь студенту

Как Зеленский попал в крупнейший коррупционный скандал своего президентства?

Как Зеленский попал в крупнейший коррупционный скандал своего президентства?

Эскорт для Путина и мужчины Матвиенко: как женщины выживают в российской политике?

Эскорт для Путина и мужчины Матвиенко: как женщины выживают в российской политике?

Фишки Excel, которые я использую КАЖДЫЙ ДЕНЬ! ЭТО нужно каждому

Фишки Excel, которые я использую КАЖДЫЙ ДЕНЬ! ЭТО нужно каждому

Bài giảng Khai thác dữ liệu – Buổi 13: Mô hình hồi quy

Bài giảng Khai thác dữ liệu – Buổi 13: Mô hình hồi quy

«Очень не люблю двуличие» — Наталья Зубаревич об экономике и фатализме

«Очень не люблю двуличие» — Наталья Зубаревич об экономике и фатализме

Визуализация всех возможных пифагоровых троек [3Blue1Brown]

Визуализация всех возможных пифагоровых троек [3Blue1Brown]

Воздуха набери... США отработали ядерный удар по нам своей новой ракетой

Воздуха набери... США отработали ядерный удар по нам своей новой ракетой

Теорема Байеса, геометрия изменения убеждений

Теорема Байеса, геометрия изменения убеждений

Giải thuật phân cụm K-means

Giải thuật phân cụm K-means

[Mì Úp] Phân cụm với K-Means (chọn K bằng Elbow, Silhoutte)

[Mì Úp] Phân cụm với K-Means (chọn K bằng Elbow, Silhoutte)

© 2025 dtub. Все права защищены.



  • Контакты
  • О нас
  • Политика конфиденциальности



Контакты для правообладателей: [email protected]