Phân tích chùm cho dữ liệu khoảng mất cân bằng.

Abstract

Đề tài “ Phân tích chùm cho dữ liệu khoảng mất cân bằng” nghiên cứu và đề xuất một thuật toán phân tích chùm mới (CAII) nhằm xử lý hiệu quả loại dữ liệu đặc biệt là dữ liệu khoảng khi chúng tồn tại các phần tử mất cân bằng. Trọng tâm của nghiên cứu là giới thiệu một độ đo khoảng cách mới là “chỉ số mũ-chồng lấp”, được thiết kế để đánh giá sự tương đồng giữa các khoảng dữ liệu một cách linh hoạt và chính xác hơn, đặc biệt trong việc giảm thiểu ảnh hưởng tiêu cực của các phần tử mất cân bằng . Thuật toán CAII sau đó được ứng dụng vào bài toán phân loại ảnh thông qua quy trình chuyển đổi: trích xuất đặc trưng kết cấu của ảnh bằng ma trận đồng hiện mức xám (GLCM) và biểu diễn mỗi ảnh thành một khoảng dữ liệu hai chiều. Kết quả thực nghiệm trên nhiều bộ dữ liệu thực tế chứng minh rằng thuật toán đề xuất đạt độ chính xác phân chùm cao, xử lý tốt các phần tử mất cân bằng và cho kết quả vượt trội khi so sánh với các phương pháp phân tích chùm sử dụng độ đo khoảng cách thông thường.