GIỚI THIỆU BÀI TOÁN PHÂN CỤM VÀ KHAI PHÁ DỮ LIỆU

thể bao gồm một sự phân cấp khái niệm dùng để tổ chức các thuộc tínhhay các giá trị thuộc tính ở các mức trừu tượng khác nhau. Máy khai phá dữ liệu (Data mining enginne): là một hệ thống khai phá dữliệu cần phải có một tập các Modul chức năng để thực hiện công việc nhưkết hợp,[r]

Qua hai năm học tập, tìm tòi, nghiên cứu, đặc biệt là trong khoảng thời gianlàm luận văn, tác giả đã hoàn thiện luận văn với các mục tiêu đặt ra ban đầu. Cụthể luận văn đã đạt được những kết quả sau:- Trình bày các kiến thức cơ bản về khai phá tri thức và khai phá dữ liệu.- G[r]

Sự phát triển của công nghệ thông tin và việc ứng dụng công nghệ thông tin trong nhiều lĩnh vực của đời sống, kinh tế xã hội trong nhiều năm qua cũng đồng nghĩa với lượng dữ liệu đã được các cơ quan thu thập và lưu trữ ngày một tích luỹ nhiều lên. Họ lưu trữ các dữ liệu này vì cho rằng trong nó ẩn c[r]

bản lẻ xăng dầu. Để xác định được vị trí đặt các trạm bán lẻ xăng dầu cần2phải tuân theo các quy định của Bộ Công thương, nhất là các quy định về antoàn, phòng chống cháy nổ. Ngoài ra, cây xăng cũng phải đặt ở vị trí thuậnlợi cho việc kinh doanh đạt doanh số cao. Hoặc một bài toán khác cũng c[r]

MỞ ĐẦU
Bài toán dự báo tài chính ngày càng được nhiều người quan tâm trong bối cảnh phát triển kinh tế xã hội. Đầu tư vào thị trường chứng khoán đòi hỏi nhiều kinh nghiệm và hiểu biết của các nhà đầu tư. Các kĩ thuật khai phá dữ liệu được áp dụng nhằm dự báo sự lên xuống của thị trường là một gợi[r]

Chương 2: SƠ LƯỢC VỀ KHAI PHÁ DỮ LIỆU2.1. Khái niệmKhai phá dữ liệu (Data Mining) được định nghĩa là quá trình trích xuất cácthông tin tiềm ẩn bên trong một lượng lớn dữ liệu được lưu trữ.Khai phá dữ liệu (KPDL) là quá trình học tri thức mới từ những dữ l[r]

MỞ ĐẦU

Lý do chọn đề tài
Trong hoạt động nghiên cứu khoa học, các bài báo khoa học đóng một vai trò rất quan trọng. Nó không chỉ là một bản báo cáo về một công trình nghiên cứu, mà còn là một đóng góp cho kho tàng tri thức của thế giới. Khoa học tiến bộ cũng nhờ một phần lớn vào thông tin từ n[r]

Giới thiệu về khai phá dữ liệu và các giai đoạn của quy trình khai phá dữ liệu và phát hiện tri thức và các ứng dụng chính của khai phá dữ liệu
1) Nghiên cứu lĩnh vực
- Nghiên cứu lĩnh vực cần sử dụng DM để xác định được những tri thức ta cần chắt lọc  tránh tốn thời gian cho những tri thức không[r]

Mục lục
Chương 1: Giới thiệu đề tài 3
1. Đặt vấn đề 3
2. Mục đích 3
3. Nội dung tiểu luận 4
Chương 2: Association Rule 5
I. Một số khái niệm về data mining 5
1. Khai phá dữ liệu (data mining) 5
2. Các tác vụ khai phá dữ liệu (data mining tasksfunctions) 5
II. Association Rule 7
1. Association Rule 7[r]

MỤC LỤC

1. Giới thiệu
2. Tại Sao Phải Khai Phá Dữ Liệu
3. Khái Niệm Kho Dữ Liệu
4. Cấu Trúc Kho Dữ Liệu
5. Mối Liên Quan Giữa Kho Dữ Liệu Và Khai Phá Dữ Liệu
6. OLAP là gì
7. Mô Hình Dữ Liệu Đa Chiều
8. Công cụ hỗ trợ OLAP









1. Giới thiệu.
Công nghệ thông tin phát triển nhanh chóng và[r]

- Máy tìm kiếm như Google, Yahoo, You tube: các hệ thống này sử dụngcác công cụ của học máy để phát triển hệ thống- Chẩn đoán trong y tế: trợ giúp phân tích ảnh X - quang, các hệ chuyêngia chẩn đoán tự động- Tin sinh học: phân loại và dự đoán chuỗi gene, dự đoán tính chất củathuốc mới- Thiên văn học[r]

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]

MỞ ĐẦU

Mạng nơron bản đồ tự tổ chức (SOM - Self Organizing Map) được đề xuất bởi giáo
sư Teuvo Kohonen vào năm 1980. Nó còn được biết đến với các tên gọi khác là: Bản
đồ đặc trưng tự tổ chức (SOFM - Self Organizing Feature Map) hay mạng nơron tự tổ
chức, hay đơn giản hơn là mạng nơron Kohone[r]

ỨNG DỤNG PHÂN CỤM DỮ LIỆU TRONG PHÂN TÍCH, ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ ĐIỂM CỦA HỌC SINH
Bố cục luận văn gồm 3 chương:
Chương 1: Tìm hiểu tổng quan về khai phá dữ liệu và kỹ thuật
phân cụm dữ liệu trong KPDL.

Chương 2: Tìm hiểu một số thuật toán điển hình trong phân cụm
dữ liệu.

Chương 3: Ứng dụng thuật to[r]

MỞ ĐẦU

Trong những năm gần đây, sự phát triển vượt bậc của công nghệ thông tin
đã làm tăng số lượng giao dịch thông tin trên Internet một cách đáng kể. Phương
thức sử dụng giấy tờ trong giao dịch đã dần được số hóa chuyển sang các dạng
văn bản lưu trữ trên máy tính hoặc truyền tải trên mạng.[r]

Luận văn nghiên cứu tổng quan về đặc tính công nghệ khai phá dữ liệu, các kỹ thuật khai phá dữ liệu (phân cụm, phân lớp..), các phần mềm thông dụng khai phá dữ liệu và giải pháp phân lớp dựa trên cây quyết định. Luận văn tập trung vào thuật toán tiêu biểu ứng dụng cho phạm vi phân tích dữ liệu là “M[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]

Mô tả chi tiết về phương pháp tách từ Tiếng Việt, kiến thức và kĩ năng tách từ Tiếng Việt. Hỗ trợ trong việc học môn học Khai phá dữ liệu. Bài toán xử lý văn bản
Các vấn đề trong xử lý văn bản
Mô hình hóa bài toán
Tình hình nghiên cứu trên thế giới và ở Việt Nam

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]

Báo cáo đồ án môn máy học Thuật toán phân cụm văn bản Kmeans này dựa trên độ đo khoảng cách của các đối tượng dữ liệu trong cụm. Trong thực tế, nó đo khoảng cách tới giá trị trung bình của các đối tượng dữ liệu trong cụm. Nó được xem như là trung tâm của cụm