Phân loại cho dữ liệu khoảng dựa vào khoảng cách Hausdorff của hai hình chữ nhật.

Abstract

Luận văn nghiên cứu bài toán phân loại cho dữ liệu khoảng, trong đó mỗi đối tượng được biểu diễn dưới dạng hình chữ nhật trong không gian nhiều chiều nhằm phản ánh tính không chắc chắn của dữ liệu thực tế. Trên cơ sở đó, luận văn đề xuất sử dụng khoảng cách Hausdorff giữa hai hình chữ nhật làm độ đo tương tự trong phân loại và giúp phản ánh tốt hơn đặc trưng hình học so với các khoảng cách truyền thống như Euclide hay City-block. Một thuật toán phân loại cho dữ liệu khoảng được xây dựng dựa trên khoảng cách Hausdorff, đồng thời phân tích ý nghĩa các bước và tính hội tụ của thuật toán. Phương pháp được ứng dụng cho dữ liệu số và dữ liệu ảnh, trong đó các đặc trưng ảnh được trích xuất và biểu diễn thành khoảng hai chiều hoặc điểm đại diện. Toàn bộ quá trình mô phỏng, phân loại và đánh giá kết quả được thực hiện trên phần mềm MATLAB. Kết quả thực nghiệm cho thấy phương pháp đề xuất đạt độ chính xác cao và ổn định, chứng tỏ tính hiệu quả và khả năng ứng dụng trong phân loại dữ liệu có tính không chắc chắn.