KẾT LUẬN

Luận văn đã thực hiện được những công việc sau:

• Nghiên cứu tổng quan về hệ thống thông tin địa lý và khai phá dữ liệu không gian.
• Nghiên cứu tổng quan về phân cụm dữ liệu và phân cụm dữ liệu không gian.
• Nghiên cứu một vài thuật toán sử dụng trong phân cụm dữ liệu không gian.
• Xây dựng chương trình thử nghiệm phân cụm các lớp dữ liệu điểm tiện ích, sử dụng trong bài toán cụ thể tính toán vị trí tối ưu lắp đặt máy ATM trong nội thành Hải Phòng.
• Đánh giá các thuật toán phân cụm đã cài đặt trên bộ dữ liệu bản đồ nội thành thành phố Hải Phòng.

Tuy nhiên, do bộ dữ liệu sử dụng để đánh giá chưa đủ lớn, nên chưa đánh giá hết được hiệu quả và các đặc trưng của từng thuật toán, cũng như tính ổn định của hệ thống thử nghiệm. Trong tương lai, cần phải thử nghiệm và đánh giá trên những bộ dữ liệu lớn hơn.

Những đóng góp chính của luận văn bao gồm:

• Đã thử nghiệm một phương pháp khai phá dữ liệu không gian, trong đó kết hợp việc phân cụm các lớp dữ liệu không gian với các phép phân tích và xử lý dữ liệu không gian, hỗ trợ giải quyết lớp bài toán quản lý và lập kế hoạch dựa trên hệ thống thông tin địa lý.
• Cài đặt, khảo sát, đánh giá các thuật toán phân cụm K-means, DBSCAN trên dữ liệu không gian.

Hướng phát triển tiếp theo của luận văn:

• Hướng nghiên cứu của luận văn có thể được mở rộng sang lớp dữ liệu không gian dạng đường và dạng vùng, sử dụng trong khai phá dữ liệu liên quan đến các đối tượng địa lý dạng đường và dạng vùng.
• Một số ràng buộc và trọng số có thể được đưa vào bài toán để có thể khai phá dữ liệu một cách mềm dẻo và linh hoạt trong các điều kiện cụ thể của bài toán.
• Vấn đề phân cụm dữ liệu đa chiều có thể được thử nghiệm để so sánh với phương pháp hiện tại là phân cụm đơn chiều kết hợp với phân tích đa chiều dữ liệu không gian.
• Phương pháp tiếp cận sử dụng phân cụm mờ có thể được thử nghiệm bởi tính tương đối cố hữu của bài toán tối ưu.