ĐỀ THI KHAI PHÁ DỮ LIỆU HƯỚNG ỨNG DỤNG

Khai phá dữ liệu sử dụng giải thuật di truyền và ứng dụng (LV thạc sĩ)Khai phá dữ liệu sử dụng giải thuật di truyền và ứng dụng (LV thạc sĩ)Khai phá dữ liệu sử dụng giải thuật di truyền và ứng dụng (LV thạc sĩ)Khai phá dữ liệu sử dụng giải thuật di truyền và ứng dụng (LV thạc sĩ)Khai phá dữ liệu sử[r]

35
Hình 2.13 Ví dụ về kết quả phân cụm bằng thuật toán BIRCH
Sử dụng cấu trúc cây CF làm cho thuật toán BIRCH có tốc độ thực hiện PCDL nhanh và có thể áp dụng đối với tập dữ liệu lớn, BIRCH đặc biệt hiệu quả khi áp dụng với tập dữ liệu tăng trƣởng theo thời gian. BIRCH c[r]

Ph ươ ng pháp khai phá d ữ li ệ u trong nh ữ ng n ă m g ầ n đ ây đượ c ứ ng d ụ ng trong nhi ề u l ĩ nh v ự c nh ư : th ươ ng m ạ i, giáo d ụ c, y t ế , b ư u chính vi ễ n thơng... Tuy nhiên, ở Vi ệ t Nam ph ươ ng pháp này cịn ch ư a đượ c áp d ụ ng nhi ề u, nh ấ t là trong l ĩ nh[r]

Bài giảng Khai phá dữ liệu: Chương 1 Tổng quan về khai phá dữ liệu trình bày về những kiến thức các khái niệm cơ bản về khai phá dữ liệu, các giai đoạn khai phá tri thức, ứng dụng của khai phá dữ liệu và các kỹ thuật khai phá.

Báo Cáo Khai Phá Dữ Liệu - Phân lớp dữ liệu số bằng giải thuật K-NN (FULL) - Crawling dữ liệu Facebook - Crawling dữ liệu diễn đàn - Khai phá luật kết hợp - Phát hiện tự động chủ đề nóng trên mạng - Chuẩn hoá ngôn ngữ teen trên Web - Xây dựng hệ thống gợi ý theo lọc cộng đối tác - Phân tích chủ[r]

1.5.1. Các thành phần của giải thuật khai phá dữ liệu
Giải thuật khai phá dữ liệu bao gồm 3 thành phần chính như sau: biểu diễn mô hình, kiểm định mô hình và phương pháp tìm kiếm.
Biểu diễn mô hình: Mô hình được biểu diễn theo một ngôn ngữ L nào đó để miêu tả các[r]

Báo cáo tiểu luận tri thức nâng cao
Sự phát triển của công nghệ thông tin đã mang lại cho nhân loại nhiều tiện lợi và giúp giải quyết các công việc tưởng chừng như con người không thể giải quyết được. Trong đó, khai phá tri thức đang là một xu hướng quan trọng của nền Công nghệ thông tin thế giới. N[r]

Bài viết mô tả các kỹ thuật khai phá dữ liệu, giới thiệu quy trình khai phá dữ liệu, nghiên cứu kỹ thuật phân cụm và luật kết hợp trong khai phá dữ liệu để phân tích dữ liệu người dùng, tạo ra hệ thống khuyến nghị nhằm nâng cao dịch vụ thư viện số.

Khai phá luật kết hợp (Association Rule Mining) là kỹ thuật rất quan trọng trong lĩnh vực khai phá dữ liệu. Mục đích của việc khai phá luật kết hợp là tìm ra các mối quan hệ, sự kết hợp hay mối tương quan giữa các đối tượng trong khối lượng lớn dữ liệu. Hiện nay có nhiều phần mềm hỗ trợ việc khai p[r]

Luận văn Thạc sĩ ngành: Công nghệ phần mềm; Mã số: 60 48 10 Người hướng dẫn: PGS.TS. Vũ Đức Thi
Năm bảo vệ: 2008
Abstract: Tìm hiểu những nét khái quát nhất về hệ thống xử lý giao dịch trực tuyến (OLTP), Kho dữ liệu (Data warehouse) và hệ thống phân tích dữ liệu trực tuyến (OLA[r]

khổng lồ này thực sự là một nguồn “tài nguyên” rất giá trị bởi thông tin là yếu tố then chốt trong mọi hoạt động thương mại vì thông tin giúp những người điều hành và quản lý có một cái nhìn sâu sắc, chính xác, khách quan vào tiến trình kinh doanh trước khi ra quyết định. Khai phá dữ l[r]

Việc phân chia và tạo cây quá sâu sẽ cho cây quyết định quá chi tiết, không phản ánh đúng thực tế vì không đủ số liệu thống kê. Để giải quyết trường hợp này chúng ta có hai cách: Cách thứ nhất là kiểm tra tại mỗi nút trước khi phân chia. Đối tượng kiểm tra có thể là số mẫu tin tối thiểu tại mỗi n[r]

2.4. Giới thiệu thuật toán CLOPE
Thuật toán CLOPE được phát triển bởi tập thể tác giả Yiling Yang, Xudong Guan, Jinyuan You. Đây là thuật toán cho kỹ thuật gom cụm, và đối tượng gom cụm của thuật toán này là các biến định danh (giá trị kiểu chuỗi). Ý tưởng của thuật toán xuất phát[r]

Khai phá dữ liệu hồ sơ bệnh nhân ứng dụng hỗ trợ chẩn đoán bệnh tại bệnh viện Đa khoa Y học cổ truyền Tuệ Tĩnh (tt)Khai phá dữ liệu hồ sơ bệnh nhân ứng dụng hỗ trợ chẩn đoán bệnh tại bệnh viện Đa khoa Y học cổ truyền Tuệ Tĩnh (tt)Khai phá dữ liệu hồ sơ bệnh nhân ứng dụng hỗ trợ chẩn đoán bệnh tại bệ[r]

ỨNG DỤNG CỦA KHAI PHÁ DỮ LIỆU Hiện nay, kỹ thuật khai phá dữ liệu đang được ứng dụng một cách rộng rãi trong rất nhiều lĩnh vực kinh doanh và đời sống khác nhau như marketing, tài chính,[r]

Ứng dụng một số kỹ thuật khai phá dữ liệu trong xây dựng mô hình dự báo lưu lượng giao thông theo loại hình phương tiện (LV thạc sĩ)Ứng dụng một số kỹ thuật khai phá dữ liệu trong xây dựng mô hình dự báo lưu lượng giao thông theo loại hình phương tiện (LV thạc sĩ)Ứng dụng một số kỹ thuật khai phá dữ[r]

2.1.1. Phương pháp phân hoạch (Partitioning Methods)
Ý tưởng chính của phương pháp phân hoạch là phân một tập dữ liệu có n phần tử cho trước thành k nhóm dữ liệu sao cho mỗi phần tử dữ liệu chỉ thuộc về một nhóm dữ liệu và mỗi nhóm có ít nhất một phần tử dữ[r]

KẾT LUẬN
Lĩnh vực khai phá dữ liệu là lĩnh vực còn mới ở Việt nam. Đặc biệt đối với sinh viên chúng em. Với thời gian hạn chế đồ án đã đạt được một số kết quả như: Tìm hiểu tổng quan về khai phá dữ liệu; ứng dụng của khai phá dữ liệu để phát hiện[r]

Kỹ thuật mạng Nơron và giải thuật di truyền trong khai phá dữ liệu và thử nghiệm ứng dụng

Chương 4. Luật kết hợp và các tiếp cận
 Khai phá luật kết hợp
 Cho trước tỉ lệ hỗ trợ  và độ tin cậy  .. Đánh số tất cả các luật trong D có các giá trị tỉ lệ hỗ trợ và tin cậy lớn hơn  và  tương ứng.