Tài liệu Phân cụm dữ liệu với giải thuật k means (data clustering with k means algorithm)

  • Số trang: 21 |
  • Loại file: DOCX |
  • Lượt xem: 14 |
  • Lượt tải: 0
thucaothi349968

Tham gia: 25/12/2016

Mô tả:

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 -