BÀI TOÁN KHAI PHÁ LUẬT KẾT HỢP

• Phân cụm và phân đoạn (Clusterring and Segmentation)Sắp xếp các đối tượng theo từng cụm (số lượng và tên của cụm chưađược biết trước). Các đối tượng được gom cụm sao cho mức độ tương tự giữacác đối tượng trong cùng một cụm là lớn nhất và mức độ tương tự giữa các đốitượng nằm trong các cụm khác nha[r]

KHAI PHÁ LUẬT KẾT HỢP CHO CƠ SỞ DỮ LIỆU GIA TĂNG
Chương 1: Trình bày tổng quan về khám phá tri thức và khai phá dữ liệu, trong đó có đềcập đến khái niệm tri thức, dữ liệu, quá trình khám phá tri thức, nhiệm vụ và các kỹ thuật khám phá tri thức.

Chương 2: Trình bày về luật kết hợp, trong đó trình bà[r]

KHAI PHÁ LUẬT KẾT HỢP VỚI DỮ LIỆU PHÂN TÁN DỰA TRÊN MÔ HÌNH MAPREDUCE
Chương 1: TỔNG QUAN KHAI PHÁ DỮ LIỆU
Chương 2: KHAI PHÁ LUÂṬ KẾT HƠP
Chương 3: TỔNG QUAN MÔ HÌNH LÂP̣ TRÌNH MAPREDUCE
Chương 4: ỨNG DỤNG LUẬT KẾT HỢP TRONG MÔ HÌNH MAPREDUCE

Khai phá luật kết hợp trong khai phá dữ liệu

9Để đáp ứng yêu cầu của thực tiễn, bài toán khai phá tập mục thường xuyên đã cónhiều cách thức mở rộng và ứng dụng. Một trong những hướng mở rộng quan trọng làxem xét mức độ quan trọng khác nhau của các mục dữ liệu bằng cách gán cho mỗimục dữ liệu một giá trị được gọi là trọng số [5,10[r]

TRANG 1 ASSOCIATION RULES Hawaii International Conference on System Sciences HICSS-40 January 2007 TRANG 2 FUZZY ASSOCIATION RULES • ASSOCIATION RULES MINING PROVIDES INFORMATION TO ASSE[r]

DANH MỤC CÁC BẢNG4DANH MỤC CÁC HÌNH5LỜI MỞ ĐẦU6CHƯƠNG I: TỔNG QUAN VỀ KHAI PHÁ DỮ LIỆU71.1.Tổng quan về khai phá dữ liệu 171.2.Quy trình tổng quát thực hiện khai phá dữ liệu71.3.Tiến trình khám phá tri thức khi đi vào một bài toán cụ thể81.4.Một số kỹ thuật dùng trong Data Mining91.4.1.Cây quyết địn[r]

1.2.5. Lợi ích của khai phá dữ liệu so với các phương pháp khác- So với phương pháp học máy: khai phá dữ liệu có lợi thế hơn ở chỗ nó có thểsử dụng các CSDL chứa nhiễu, dữ liệu không đầy đủ hoặc biến đổi liên tục.- Phương pháp hệ chuyên gia: các ví dụ của chuyên gia thường ở mức chấtlư[r]

Các thuật toán khai phá dữ liệu và ứng dụng
Nội dung
Quá trình phát hiện tri thức
Khái niệm,phương pháp khai phá dữ liệu
Khái niệm về luật kết hợp
Quá trình khai phá luật kết hợp
Thuật toán Apriori
Hình thành, xác định và định nghĩa bài toán.
2. Thu thập và tiền xử lý dữ liệu.
3. Khai phá dữ li[r]

MỘT SỐ TÍNH CHẤT CỦA LUẬT KẾT HỢP TRONG CƠ SỞ DỮ LIỆU PHÂN TÁN NGANG
Mục đích nghiên cứu của đề tài luận văn là nghiên cứu tổng quan về khai phá dữ
liệu, khai phá luật kết hợp trong môi trường phân tán. Trong luận văn tác giả đặc biệt quan tâm và xét một số tính chất của luật kết hợp trong cơ sở dữ[r]

NGHIÊN CỨU MỘT SỐ KỸ THUẬT KHAI PHÁ DỮ LIỆU MỜ VÀ ỨNG DỤNG
Tìm hiểu các vấn đề trong khai phá luật kết hợp đối với thuộc tính số, ĐSGT
Tìm hiểu thuật toán khai phá luật kết hợp mờ tổng quát
Nghiên cứu thuật toán khai phá luật kết hợp mờ tổng quát theo hướng tiếp cận ĐSGT

MỤC LỤC
I. LỜI MỞ ĐẦU 2
II. CƠ SỞ LÝ THUYẾT TẬP THÔ LIÊN QUAN 3
1. Khai phá trí thức trong csdl (Knowdlege Discovery in Databases – KDD) 3
2. Tập thô trong khai phá trí thức 3
3. Mô tả các bước khai phá dữ liệu sử dụng lý thuyết tập thô 4
3.1. Hiệu chỉnh dữ liệu: 4
3.2. Rút gọn tập thuộc tính: 4
3.3[r]

XÂY DỰNG LUẬT KẾT HỢP TRÊN BẢNG QUYẾT ĐỊNH CÓ CÁC GIÁ TRỊ THUỘC TÍNH THAY ĐỔI
Nghiên cứu tổng quan về khám phá tri thức và khai phá dữ liệu, xây dựng thuật toán
khai phá luật kết hợp từ bảng dữ liệu khi làm thô, làm mịn các giá trị thuộc tính.

Mô hình hóa dữ liệu , đề tìa nghiên cứu về phát hiện ứng dụng của luật khai phá dữ liệu trong phân tích thị trường . Sử dụng luật kết hợp trong khai phá dữ liệu với các thuật toán Apriori , fpgrowth để tìm ra luật kết hợp trong thông tin hàng hóa

MỤC LỤC
MỤC LỤC 1
BẢNG CÁC KÝ HIỆU 3
LỜI NÓI ĐẦU 4
Chương 1: TỔNG QUAN 6
1.1 Khai phá dữ liệu 6
1.2 Luật kết hợp 10
1.2.1 Một số khái niệm liên quan. 10
1.2.2 Giải thuật Apriori khai phá tập hạng mục phổ biến 12
a. Bản chất 13
b. Ví dụ: 13
c. Giả mã 14
d. Nhận xét th[r]

ỨNG DỤNG LUẬT KẾT HỢP ĐỂ PHÂN TÍCH, ĐÁNH GIÁ CÁC BẢNG BIỂU VỀ ĐIỀU TRA DÂN SỐ
Khái phá luật kết hợp trong lĩnh vực khai phá dữ liệu
Ứng dụng luật kết hợp vào việc phân tích, đánh giá
kết quả của các bảng biểu điều tra dân số về trình độ
học vấn, chuyên môn kỹ thuật giữa các vùng miền
Việt Nam

khai phá dữ liệu bằng luật kết hợp

Kết hợp mô hình cực đại entropy và học luật chuyển đổi cho bài toán gán nhãn từ loại Kết hợp mô hình cực đại entropy và học luật chuyển đổi cho bài toán gán nhãn từ loại Kết hợp mô hình cực đại entropy và học luật chuyển đổi cho bài toán gán nhãn từ loại Kết hợp mô hình cực đại entropy và học luật c[r]