TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT TP. HỒ CHÍ MINH
KHOA ĐÀO TẠO CHẤT LƯỢNG CAO
NGÀNH CÔNG NGHỆ THÔNG TIN
BÁO CÁO ĐỒ ÁN 1
ĐỀ TÀI: PHÂN CỤM DỮ LIỆU VỚI GIẢI THUẬT K-MEANS
(DATA CLUSTERING WITH K-MEANS ALGORITHM)
GVHD: TS. Trần Nhật Quang
TP. Hồ Chí Minh, tháng 12 năm 2018
MỤC LỤ
DANH MỤC CÁC HÌNH..........................................................1
DANH MỤC CÁC BẢNG.........................................................2
NỘI DUNG.................................................................................3
I. Mô tả project...................................................................................3
1.
Lý do xây dựng phần mềm......................................................................3
2.
Giới thiệu về phân cụm dữ liệu...............................................................3
3.
Giới thiệu về thuật toán k-means...........................................................5
4.
Use case diagram......................................................................................6
5.
Mô tả use case diagram...........................................................................6
II. Thực hiện......................................................................................8
1.
Thiết kế lớp...............................................................................................8
2.
Cài đặt và kiểm thử...............................................................................10
III.
2.1.
Phân cụm dữ liệu giả lập........................................................................10
2.1.
Phân cụm dữ liệu thực tế........................................................................13
Phân công công việc của các thành viên................................17
IV. Kết luận.......................................................................................18
TÀI LIỆU THAM KHẢO.......................................................19
DANH MỤC CÁC HÌN
Y
Hình 1. Cá c oại kỹ hh ậh phnn cụm[5] ...............................................................................3
Hình 2. Us e Cas e D araa[.................................................................................................6
Hình 3. K m[ hh ớ ữ o u 2 ch u khnnr chnnr oấpp. F1ss cạae = 1.............................10
Hình 4. K m[ hh ớ ữ o u 3 ch u khnnr chnnr oấpp. F1ss cạae = 1.............................11
Hình ]. K m[ hh ớ ữ o u 2 ch u chnnr oấpp. F1ss cạae=0.6662.................................12
Hình 6. K m[ hh ớ ữ o u 3 ch u chnnr oấpp. F1ss cạae=0.9696.................................13
Hình 9. Ảnh chưaa hhm[ nh u ..........................................................................................14
Hình 8. C phá p hhm[ nh u chạ hnnr hấp[ hình..............................................................14
Hình 6. Tấph cả hình ảnh hã hưacc hhm[ nh u ....................................................................1]
Hình 10. Mộh s ảnh củaa ữ o u hầu àạ........................................................................1]
Hình 11. K m[ hh ớ ữ o u hhcc hếự. F1ss cạae [a = 1...............................................16
Hình 12. K m[ hh ớ ữ o u hhcc hếự . F1ss cạae có hhm oà nh nhấph = 0.]180................16
Hình 13. K m[ hh ớ ữ o u hhcc hếự (rá n hn[.. F1ss cạae = 1.......................................19
1
DANH MỤC CÁC BẢ
Bảnr 1. Mn hả Achạa...........................................................................................................6
Bảnr 2. Mn hả Us e cas e ữ araa[........................................................................................9
Bảnr 3. Th ếựh kếự oớp...........................................................................................................8
Bảnr 4. Cá c Phưannr Thcc củaa oớp Coas s Daha....................................................................8
Bảnr ]. Cá c phưannr hhcc củaa oớp Coas s sKs[ean.............................................................6
Bảnr 6. Phnn cnnr cnnr uc...........................................................................................19
NỘI DUNG
I.
Mô tả project
1.
Lý do xây dựng phần mềm
Vớ hình hình phá h ha mn củaa cnnr nrhu h un nay, hhì h un hi cá c ữ o u hã có hhm
hưacc oưa ha aấph nh u hamn cá c hh ếựh bị oưa ha . Vậy nmn uc phnn oại nh nr hập ữ o u
oớn này nrày cànr haở nmn khó khăn hnn. Cạn nrưaờ ớ cá ch oà[ hhủa cnnr hhì s ẽ h n aấph
aấph nh u hhờ r an, hhậ[ chí khnnr hhm phnn oại hếựh hưacc. Dạ hó , uc ny ữcnr [ộh
phầun [u[ có hhm r p cạn nrưaờ phnn oại nh nr ữ o u oà [ộh nh cầu hh ếựh yếự . Taạnr
hn á n này, s ữụmnr hh ậh hạá n k-[eans co s hea nr hm ếựh aa phầun [u[ nhằ[ r ả q ếựh ấpn
hu hamn.
2.
Giới thiệu về phân cụm dữ liệu
Bản chấph củaa phnn cụm[ ha có hhm h m oà cá c q
hã chạ àạ cá c cụm[ (co s heas ., s aạ chạ cá c h
nha
à cá c h
haình hì[ cá ch nhó [ cá c h
hưacnr
hưacnr haạnr cùnr 1 cụm[ hưannr hc (s [ oaa.
hưacnr khá c cụm[ hhì khnnr hưannr hc (ữ s [ oaa. nha
5]
.
Hình 1. Các loại kỹ thuật phân cụm[5]
Mụmc hích củaa phnn cụm[ oà hì[ aa bản chấph bmn haạnr cá c nhó [ ữ o u . Cá c hh ậh
hạá n phnn cụm[ (Co s hea nr Aorạahh[s . hu s nh aa cá c cụm[ (co s heas ..
Kỹ hh ậh phnn cụm[ hưacc á p ữụmnr haạnr aấph nh u oĩnh cc nhưa 5] :
Maakeh nr: Gó [ nhó [ nh nr s ản phẩ[ hộc há ạ,khá ch hànr…
S nh học: Dùnr hm phnn cụm[ nhưanr oạà hộnr, hhcc ậh hheạ [ộh s hh
Meữ c ne: Phnn oại hh
Khạa học [á y hính:
Xã hộ : á c hịnh nhưanr kh cc hhưaờnr ảy aa cá c ụm phi[ hộ , phnn cụm[ cá c
c hheạ hh
c hính củaa kh ẩn hănr h u q ả hh
c hính,…
c.
oý nrnn nr hc nh mn, phnn oại hình ảnh,..
haưaờnr có hh ộc hính hưannr hc,..
Hó a học: hì[ nh nr cấp ha c hưannr hnnr củaa nh u hcp chấph hó a học khá c nha ,..
L baaay: Theạ ữõ hộc r ả, s á ch, ữc hạá n nh cầu củaa hộc r ả…
Ins aance, f nance: Phnn nhó [ cá c h
chính, ữc hạá n
hưacnr s ữụmnr bảạ h m[ à cá c ữịch ụm hà
hưaớnr (haenữ. củaa khá ch hànr, phá h h un r an oận hà chính
( ữenh fy nr faa ữs ..
WWW: Phnn oại hà o u (ữạc [enh coas s f cah ạn., phnn oại nrưaờ ữùnr web
(co s hea nr weboạr.…
Cá c phưannr phá p há nh r á hhưaờnr hưacc s ữụmnr ữm há nh r á chấph oưacnr phnn cụm[
rn[: acc aacy s cạae, cạnf s ạn [aha , ROC c ae, Aaea Unữea hhe C ae, Paec s ạn anữ
Recaoo, F1 s cạae, Tạp R eaaạa 52 . Mỗ [ộh phưannr phá p oi có nh nr hh c hính há nh r á
a mnr ậy nmn hùy bà hạá n [à ha chọn aa phưannr phá p phù hcp nhấph. Và haạnr hn á n này
ch nr e[ s ữụmnr F1 s cạae ([ộh haưaờnr hcp hặc b uh củaa F [eas ae 56 . hm há nh r á .
F1 s cạae oà [ộh trung bình điều hoà (haa[ạn c [ean. củaa Paec s ạn à Recaoo53 .
TP (Ta e Pạs h e.: hưacc hịnh nrhĩa 2 h m[ ữ o u hưannr hc nha hưacc phnn àạ
cùnr [ộh cụm[
FP (Faos e Pạs h e.: hưacc hịnh nrhĩa 2 h m[ ữ o u khá c nha hưacc phnn àạ
cùnr [ộh cụm[.
TN (Ta e Nerah e.: hưacc hịnh nrhĩa 2 h m[ ữ o u khá c nha hưacc phnn khá c
cụm[ nha .
FN (Faos e Nerah e.: hưacc h nh nrhĩa 2 h m[ ữ o u r nr nha hưacc phnn àạ
cá c cụm[ khá c nha .
Paec s ạn hưacc hịnh nrhĩa oà hỉ ou s h m[ hã hh ộc à ẫn hh ộc oớp ữưannr (TP.
s a kh phnn cụm[ haạnr s nhưanr h m[ hưacc phnn oại hh ộc oớp ữưannr (TP+FP..
Recaoo hưacc hịnh nrhĩa nrưacc oi , oà hỉ ou s h m[ hã à ẫn hh ộc oớp n[ (TN.
s a kh phn[ cụm[ haạnr s nh nr h m[ hưacc phnn oại hh ộc oớp n[ (TN+FN..
precision=
TP
TP+FP
F 1 score=2.
recall=
precision .recall
precision+recall
TP
TP+ FN
3.
Giới thiệu về thuật toán k-means
Th ậh hạá n k-[eans hưacc MacQ een r ớ hh u haạnr bà bá ạ củaa nnr àạ nă[
1669 54 . k-[eans oà [ộh hh ậh hạá n phnn hạich hh ộc nhó [ cá c hh ậh hạá n [á y học khnnr
cầun s c hịnh hưaớnr haưaớc ( ns pea s eữ [ach ne oeaan nr. hưacc b ếựh hếựn khá aộnr aã .
Th ậh hạá n này khnnr cầun q á haình h ấpn o yun hm học, rh nhớ cá c [n hình ha hhcc há ch
b uh ớ q á haình chiy. Đ u này cũnr hnnr nrhĩa ớ uc, k-[eans chạ aa kếựh q ả c
cùnr khnnr hhm hạá n haưaớc à aấph khá c nha ữù chạ cùnr ữ o u hầu àạ.
k-[eans hưacc s ữụmnr kh ha có [ộh hập hcp rn[ nh u ữ o u khnnr hưacc ữá n
nhãn (ữ o u chưaa hưacc phnn oại hheạ nhó [ hay ữanh [ụmc.. Mụmc h m củaa hh ậh hạá n oà
hì[ aa k nhó [ củaa hập ữ o u này ớ k chạ haưaớc. Th ậh hạá n
oý ữca hamn hhaạ há c oặp
( heaah e. hm rá n [ỗ h m[ ữ o u àạ 1 haạnr k nhó [ ữc àạ hh ộc hính (feah ae. hã chạ
củaa hnnr h m[ ữ o u . Cá c h m[ ữ o u hưacc phnn nhó [ (co s hea. hheạ h m chí hưannr
hnnr u cá c hh ộc hính củaa ch nr. Kếựh q ả củaa hh ậh hạá n k-[eans oà 59 :
-
k h m[ ha nr hn[ (cenhaạ ữ. củaa k nhó [ (co s hea.. k h m[ này có hhm hưacc ữùnr
hm h ếựp hụmc rá n nhãn chạ ữ o u [ớ kh ch nr hưacc hhm[ àạ hập ữ o u ban
hầu .
-
Nhãn chạ hập h m[ ữ o u ([ỗ h m[ ữ o u hưacc rá n chạ [ộh nhó [ á c hịnh
cnr ớ [ộh h m[ ha nr hn[..
Mn hả hó [ hắh cá c bưaớc củaa hh ậh hạá n:
Đầu vào: D o u à s k (cụm[. cầun hì[.
Đầu ra: Cá c hn[ à cụm[ ữ o u hh ộc cá c hn[ hấpy.
Bưaớc 1: Chọn nrẫ nh mn k hn[ (cenhaạ ữ. chạ k cụm[ (co s hea..
Bưaớc 2: Tính khạảnr cá ch r a cá c h
hưacnr hếựn k hn[.
Bưaớc 3: Phnn [ỗ h m[ ữ o u àạ cụm[ (co s hea. có hn[ (cenhaạ ữ. rầun nó nhấph..
Bưaớc 4. Xá c h nh oi hn[ [ớ . Bằnr uc hính r á haị ha nr bình củaa cá c h m[ ữ o u
hh ộc hnnr cụm[ (co s hea..
Bưaớc ]: Q ay oi bưaớc 2 hếựn kh cá c hn[ khnnr m ữịch hạặc rặp h u k un ữnnr.
4.
Use case diagram
Hình 2. Use Case Diagram
5.
Mô tả use case diagram
Bảng 1. Mô tả Actor
TT
Tmn Achạa
Ý nrhĩa
Nrưaờ ữùnr hhnnr hhưaờnr chỉ hưacc s
1
Us ea
ữụmnr phầun [u[
( paạraa[, paạraa[1, paạraa[3 . khnnr hưacc hhcc h un cá c
hhaạ há c ảnh hưaởnr hếựn chưannr haình (Coas s Daha &
coas s sks[eans ..
Bảng 2. Mô tả Use case diagram
TT
1
Tmn s e cas e
Dùnr ữ
Ý nrhĩa
Nrưaờ ữùnr ( s ea. nhập àạ hấph cả cá c r á haị s a :s
o u r ả oập.
h m[ hưacc hiạ aa haạnr [ỗ cụm[ ([., s ch u (ữ [.,
Phnn cụm[
s cụm[ (k., s ch u củaa ữ o u (ữ [., h u k un
ữnnr ([ nD s h., khạảnr r á haị hại hộ củaa [ỗ h m[
haạnr [ỗ cụm[ (zạneữaha. cầun hiạ aa khớp ớ s
cụm[.
Đủa cá c ym cầu hamn hhì chưannr haình s ẽ bắh hầu chiy.
chưannr haình s ẽ hiạ aa ữ o u r ả oập ữca hamn ữ o u
nhập àạ -> khở hiạ hn[ -> phnn cụm[ -> hính F1s cạae.
Sa kh chiy chưannr haình, ớ ữ o u 2 hạặc 3
ch u hhì s ẽ có bưaớc ẽ hn hhị à
ấph F1-s cạae. Còn
ớ nh nr ữ o u nh u ch u hnn hhì s ẽ khnnr hhm
ẽ hn hhị nhưanr ẫn s ấph F1-s cạae.
2
Dùnr ữ
Nrưaờ ữùnr ( s ea. nhập àạ hấph cả cá c r á haị s a : s
o u hhcc hếự
ữ o u hh ộc [ỗ cụm[ củaa ữ o u hhcc hếự ([., s
(hình ảnh..
cụm[ củaa ữ o u hhcc hếự (k., s ch u củaa ữ o u hhcc
Phnn cụm[
hếự (ữ [., h u k un ữnnr ([ nD s h., hmn hmn hưaờnr
ữẫn chca ữ o u hhcc hếự (fạữea.
Đủa cá c ym cầu hamn hhì chưannr haình s ẽ bắh hầu
chiy, chưannr haình học ữ o u hhậh àạ chưannr haình
-> khở hiạ ha esob -> khở hiạ hn[ -> phnn cụm[ ->
hính F1-s cạae.
Sa kh chiy chưannr haình s ẽ
ấph aa r á haị F1-s cạae
ì r á haị s ch u (ữ [. oớn = 1024 nmn khnnr hhm ẽ
hn hhị
II.
Thực hiện
1.
Thiết kế lớp
Bảng 3. Thiết kế lớp
TT
Tmn cá c s nh mn
phụm haá ch ếựh
Tmn oớp
1
Coas s Daha
2
Coas s sKs[eans
Hca Văn Ln[
Mụmc hích chính củaa oớp haạnr
chưannr haình
Dùnr hm hiạ/học ữ o u à ẽ hn
hhị.
Nr yun Hạànr K [ Dùnr hm phnn cụm[ ữ o u à hính
F1-s cạae.
Bảng 4. Các Phương Thức của lớp ClassData
TT
Tmn phưannr hhcc
Mụmc hích
chính
Tmn f oe, s hh
ữònr chca
kha bá ạ
Tmn cá c
SV phụm
haá ch
ếựh
renDaha(ạbj,zạneữaha.
1
Inp h: ạbj(ạbj.[, ạbj.k, ạbj.ữ [.,
zạneữaha
Tiạ ữ o u
r ả oập
Coas s Daha.[
Vẽ hn hhị
chạ ữ o u
Coas s Daha.[
Dònr 11
Cả ha
O hp h: ữahaAaay, ha esob
PoạhDaha(ạbj,b.
2
Inp h:ạbj(ạbj.ữ [,
ạbj.ữahaAaaay.,b(b.oeaaneữ.
Dònr 36
Cả ha
O hp h: Đn hhị b m ữ un ữ o u
ữạcf oe(ạbj.
3
Inp h: ạbj, [are
O hp h: ạbj.ữahaAaaay
Đọc [are
Coas s Daha.[
Dònr 16
Hca
Văn
Ln[
Bảng 5. Các phương thức của lớp Class_K_mean
TT Tmn phưannr hhcc
Cạ[p hesD s h(pA,pB.
1
Inp h: pA, pB
O hp h: D s h
n hCenhea(ạbj,a.
1
Inp h: ạbj(ạbj.k.,
a(a.[,a.ữahaAaaay.
O hp h: Cenheas
Mụmc hích
chính
Tmn f oe, s hh
ữònr chca
kha bá ạ
Tmn cá c
SV phụm
haá ch
ếựh
Tính
Coas s sKs[e
khạảnr
ans .[
Cả ha
cá ch r a 2
Dònr 13
h m[.
Tiạ haọnr
hn[ nrẫ
nh mn chạ
[ỗ cụm[.
Coas s sKs[e Hca
ans .[
Văn
Ln[
Dònr 20
Thcc h un
phnn cụm[
ữ ou .
Coas s sKs[e Hca
ans .[
Văn
Ln[
Dònr 28
Tính hạá n
hộ chính
á c củaa
hh ậh hạá n.
Coas s sKs[e
ans .[
Cả ha
Dònr 86
Co s hea nr(ạbj,a.
2
Inp h: ạbj(ạbj.k, ạbj.ữahaCenhea,
ạbj.[ nD s h., a(a.[, a.ữahaAaaay.
O hp h: Taả u hnnr cụm[ ữ o u à
oabeo hưacc học hn hh ậh hạá n.
Cạ[p hesF1ss cạae(ạbj,a.
3
Inp h: ạbj(ạbj.oeaaneữsob.,
a(a.ha esob.
O hp h: Kếựh q ả củaa F1 hh ộc hạin
50;1
2.
Cài đặt và kiểm thử
2.1.
Phân cụm dữ liệu giả lập
Vớ ữ o u oà nh nr h m[ 2 ch u ( ,y. à khnnr chnnr oấpp omn nha hhì ha có kếựh
q ả F1ss cạae o nn bằnr = 1.
D o u 2 ch u :
Hình 3. Kiểm thử với dữ liệu 2 chiều không chồng lấp. F1_score = 1
Hình 4. Kiểm thử với dữ liệu 3 chiều không chồng lấp. F1_score = 1
Vớ ữ o u 3 ch u khnnr chnnr oấpp ha cũnr hưacc kếựh q ả hưannr hc:
Ở hny ch nr e[ có í ữụm hamn nhưanr hập ữ o u 2 à 3 ch u , q a hó khnnr có
nrhĩa oà nh u ch u hhì khnnr hhm phnn cụm[. Mà chỉ oà uc ẽ hn hhị chạ nh nr ữ o u
nh u hnn 3 ch u oà h u bấph khả hh . Ch nr ha ẫn b ếựh hưacc F1ss cạae củaa nh nr hập ữ
o u nh u hnn 3 ch u .
Đ
ớ nh nr cụm[ ữ o u chnnr oấpp: hny oà [ộh í ữụm [à hh ậh hạá n k-[eans s ẽ
chiy khnnr h u q ả. S h m[ hh ộc kh cc chnnr oấpp cànr nh u hhì hh ậh hạá n cànr
khnnr h u q ả.
Vớ ữ o u 2 ch u chnnr oấpp ha hh hưacc kếựh q ả s a :
Hình 5. Kiểm thử với dữ liệu 2 chiều chồng lấp. F1_score=0.6962
Vớ ữ o u 3 ch u cũnr hưannr hc, q a nh u oầun k m[ hh hhì kếựh q ả F1-s cạae khnnr
[ộh oầun nàạ có hhm omn hưacc r á haị 1:
Hình 6. Kiểm thử với dữ liệu 3 chiều chồng lấp. F1_score=0.7976
2.1.
Phân cụm dữ liệu thực tế
Taạnr hhcc hếự, uc phnn oại hc hộnr nh nr hình ảnh r nr aấph cầun hh ếựh. Vì ớ s
oưacnr hình ảnh oớn hhì uc oca chọn hhủa cnnr s ẽ h n nh u hhờ r an.
Taạnr hhí nrh u[ này, hình ảnh củaa cá c ch s hn 0 – 6 hưacc phnn oại s ữụmnr
hh ậh hạá n k-[eans . Mỗ hình có kích cỡ 32 32 = 1024 p eos .
Hình 7. Ảnh chưa thêm nhiễu
Cá ch hiạ cá c f oe hình: Nh nr hình ảnh hamn ch nr e[ s ữụmnr phầun [u[ Pa nh hm
hh ếựh kếự ớ kích hhưaớc kh nr ảnh oà 32*32 à rá n ký hc s (hn 0->6. àạ [ỗ hình ảnh.
Vậy ch nr e[ hã hiạ aa 10 hình ban hầu à [ỗ hình có 6 bản s aạ chép. Và s a hó ch nr
e[ s ữụmnr hà[ I[nạ s e haạnr Mahoab hm hhm[ nh u àạ nh nr hấp[ hình hó nhằ[ [ụmc
hích hiạ s c khá c b uh chạ 6 bản s aạ chép củaa [ỗ hình. Sa kh hhm[ nh u ch nr e[ hã
ấph hấph cả nh nr hấp[ hình hó aa [ộh hhưa [ụmc [ớ có hmn oà fạoữea (hhưa [ụmc chca 100 ảnh
hã hưacc hhm[ nh u . . Vậy [ỗ hình hạàn hạàn khá c nha nhờ nh nr h m[ nh u hưacc
hiạ aa [ộh cá ch nrẫ nh mn.
Hình 8. Cú pháp thêm nhiễu cho từng tấm hình
Nh nr hấp[ hình hã hưacc hhm[ nh u
Hình 9. Tất cả hình ảnh đã được thêm nhiễu
Hình 10. Một số ảnh của dữ liệu đầu vào
K m[ hh ớ ữ o u [n ph nr oà hấph cả r á haị p eo củaa 100 hình hã hưacc hhm[
nh u . Ở hny phầun [u[ s ẽ há p cnr nh cầu phnn oại hình ảnh chạ 100 hình này, baạ
rn[ 10 cụm[: hình 0, hình 1, hình 2, hình 3, hình 4, hình ], hình 6, hình 9, hình 8, hình 6.
Tập ữ o u : fạoữea (100 hình ảnh hã hưacc hhm[ nh u ..
Dạ h u s ấph củaa hh ậh hạá n k-[eans phụm hh ộc àạ uc khở hiạ hn[, nmn kh khở
hiạ hn[ 1 cá ch nrẫ nh mn, chưannr haình chạ aa kếựh q ả khá c nha . Cụm hhm, haạnr nh nr
oầun chiy hh ch nr e[ hh hưacc kếựh q ả: r á haị F1ss cạae nằ[ haạnr khạảnr hn 0.]180
Hình 11. Kiểm thử với dữ liệu thực tế. F1_score max = 1
hếựn 1.
Hình 12. Kiểm thử với dữ liệu thực tế . F1_score có thể là nhỏ nhất = 0.5180
Nrưacc oi , kh khở hiạ hn[ bằnr cá c phầun h củaa cá c nhó [ khá c nha , chưannr
haình o nn hạih hộnr aấph h h F1ss cạae=1. Có nrhĩa oà uc oca chọn hn[ ban hầu có s c ảnh
hưaởnr oớn hớ kếựh q ả.
Hình 13. Kiểm thử với dữ liệu thực tế (gán tâm). F1_score = 1
III. Phân công công việc của các thành viên
Bảng 6. Phân công công việc
Tmn S nh V mn
Đó nr ró p
Mn hả khá q á h cnnr uc
Hca Văn Ln[
90%
Tì[ k ếự[ hhnnr h n chạ
chưannr haình (nh nr hhnnr h n
o mn q an hếựn k-[eans ., ếựh
cạữe chạ chưannr haình, ếựh
bá ạ cá ạ.
Nr yun Hạànr K [
30%
Tì[ h m [ộh s hhnnr h n
o mn q an hếựn k-[eans , F1s cạae.
IV.
Kết luận
Chưannr haình hã r ả q yếựh hưacc ấpn hu phnn cụm[ ữ o u , r ả oập à hhcc hếự. Cụm
hhm, chưannr haình hã có hhm phnn cụm[ ữ o u à hưacc k m[ chcnr ở nh nr ữ o u k m[
hh ở hamn. Vậy nmn chưannr haình hã phầun nàạ hưacc rọ oà ổn hịnh à khá h h.
Khó khăn oớn nhấph củaa nhó [ hó oà r ớ hin hhờ r an oà[ hn á n, khá íh à àạ
khạảnr hhờ r an c
kỳ nmn có aấph íh hhờ r an chạ chưannr haình (cnr ữụmnr. này. T y
nh mn nhờ có hhầuy Taầun Nhậh Q anr, hhầuy hã hnn h c, nhắc nhở ch nr e[ nmn ấpn hu hã
hi[ hưacc r ả q yếựh.
Ư h m[ củaa chưannr haình á p ữụmnr hh ậh hạá n k-[eans này oà: nó khá ữu chạ uc
cà hặh à s ữụmnr. Nrnn nr Mahoab cùnr ớ IDE củaa nó khá ữu s ữụmnr ậy nmn uc
cạữe khá ữu ữànr. Vớ chưannr haình này hhì ữ o u há ch aờ hhì hộ chính á c aấph caạ. Và
uc khở hiạ s cụm[ [ộh cá ch hcp oý cũnr hưaa aa nh nr kếựh q ả h h.
Nhưacc h m[ củaa chưannr haình: h
ớ ữ o u chnnr oấpp hhì khnnr hưacc caạ. Và
uc ym cầu s oưacnr cụm[ à khở hiạ hn[ hheạ s cụm[ [ộh cá ch nrẫ nh mn, hhì cũnr
rny ảnh hưaởnr oớn hếựn kếựh q ả, hưacc [ nh chcnr ở hhí nrh u[ phnn cụm[ ữ o u hhcc hếự
ở hamn, ậy nmn uc phả khở hiạ hn[ củaa hnnr cụm[ [ộh cá ch hcp oý cũnr cầun hưacc oưa
ý.
- Xem thêm -