PHÂN LỚP DỮ LIỆU BẰNG CÂY QUYẾT ĐỊNH

Luận án xây dựng mô hình học phân lớp dữ liệu bằng cây quyết định mờ và phương pháp trích chọn đặc trưng để chọn tập mẫu huấn luyện cho quá trình học phân lớp. Đề xuất phương pháp xử lý giá trị ngôn ngữ của các thuộc tính chưa thuần nhất dựa vào đại số gia tử. Từ đó đề xuất các thuật toán học bằng c[r]

Luận án xây dựng mô hình học phân lớp dữ liệu bằng cây quyết định mờ và phương pháp trích chọn đặc trưng để chọn tập mẫu huấn luyện cho quá trình học phân lớp. Đề xuất phương pháp xử lý giá trị ngôn ngữ của các thuộc tính chưa thuần nhất dựa vào đại số gia tử. Từ đó đề xuất các thuật toán học bằng c[r]

Giving the fuzziness interval matching concepts, the maximum fuzziness interval from that proposed the fuzzy decision tree learning algorithms MixC4.5, FMixC4.5, HAC4.5 and [r]

Luận án tập trung nghiên cứu mô hình linh hoạt cho quá trình huấn luyện cây từ tập mẫu huấn luyện, nghiên cứu phương pháp xử lý giá trị ngôn ngữ và xây dựng các thuật t[r]

Nghiên cứu các thuật toán phân lớp dữ liệu dựa trên cây quyết định

- Clean data: Làm sạch dữ liệu như xóa bỏ các dữ liệu bất thường (Outlier) Transformation: Chuyển đổi dữ liệu cho phù hợp với các mô hình như chuyển đổi dữ liệu từ numeric qua nomial hay ordinal
- Discretization (r ời rạc hóa dữ liệu): Nếu bạn có dữ liệu[r]

Ứng dụng kỹ thuật phân lớp dữ liệu cho phân loại thuê bao di động VinaphoneỨng dụng kỹ thuật phân lớp dữ liệu cho phân loại thuê bao di động VinaphoneỨng dụng kỹ thuật phân lớp dữ liệu cho phân loại thuê bao di động VinaphoneỨng dụng kỹ thuật phân lớp dữ liệu cho phân loại thuê bao di động Vinaphone[r]

Ở giai đoạn này dữ liệu được lựa chọn và phân chia theo một số tiêu chuẩn nào đó. Đây là giai đoạn chọn lọc, trích rút các dữ liệu cần thiết từ cơ sở dữ liệu tác nghiệp vào một cơ sở dữ liệu riêng. Chúng ta chọn ra những dữ liệu cần thiết cho các giai đoạn sau.[r]

Tiểu luận về khai phá dữ liệu

THUẬT TOÁN PHÂN LỚP HỌC CÂY QUYẾT ĐỊNH C4.5
1. Giới thiệu:
- Cây quyết định là phương pháp xấp xỉ hóa bằng hàm mục tiêu những giá trị rời rạc trong đó những hàm được học được thể hiện bằng cây quyết định . Học cây quyết định là một trong những phương pháp thực dụng và[r]

3.Kết luân
Sau 6 lần chạy thử , ta có thể rút ra kết luận lần chạy thử với bộ dữ liệu: 66% dữ liệu dùng để xây dựng cây, 34% để test có tỷ lệ phân lớp chính xác 98,2326%. Nên ta sử dụng cây quyết định tại lần thử này để sử dụng cho các mẫu thử sau

Đây là tài liệu mình tự viết, rất dễ hiểu trong môn kho dữ liệu và các phương pháp khai phá, các ví dụ tự đưa ra và hướng dẫn giải rất dễ hiểu, ngoài ra còn áp dụng phần mềm weka để ứng dụng thuật toán id3 tìm ra cây quyết định

Việc xây dựng cây quyết định được tiến hành một cách đề qui. Lần lượt từ nút gốc đến tận nút lá.
Gốc ● ● ● Nhánh ● ● ● ● Nhánh ● Lá Lá Lá Lá Lá Lá
IDS; Data mining; Ba thuật tốn: Nạve Bayes, DC, SVM; Nguyễn Đình Chiểu

TRANG 1 PHÂN LỚP CLASSIFICATION PHÂN LỚP CLASSIFICATION CHƯƠNG 4 BÀI TẬP LÝ THUYẾT 4 PHÂN LỚP VÀ DỰ BÁO 1 CÂY QUYẾT ĐỊNH QUY NẠP 2 PHÂN LỚP BAYES 3 TRANG 2  CÓ THỂ DÙNG PHÂN LỚP VÀ DỰ B[r]

Quá trình khai phá dữ liệu là quá trình phát hiện mẫu trong đĩ giải thuật khai phá dữ liệu tìm kiếm các mẫu đáng quan tâm theo dạng xác định như các luật, cây phân lớp, hồi quy, phân nhĩ[r]

Bài viết đề xuất một phương pháp phân lớp mã độc hiệu quả dựa trên sự kết hợp giữa kĩ thuật phân lớp dữ liệu với giải thuật di truyền. Quá trình thực nghiệm và phân tích trên cùng một tập dữ liệu huấn luyện đã chỉ ra rằng phương pháp đã đề xuất cho kết quả phân lớp chính xác hơn phương pháp phân lớp[r]

Bài viết đề xuất một phương pháp phân lớp mã độc hiệu quả dựa trên sự kết hợp giữa kĩ thuật phân lớp dữ liệu với giải thuật di truyền. Quá trình thực nghiệm và phân tích trên cùng một tập dữ liệu huấn luyện đã chỉ ra rằng phương pháp đã đề xuất cho kết quả phân lớp chính xác hơn phương pháp phân lớp[r]

Lời nĩi đầu
Trong thời buổi hiện đại ngày nay, cơng nghệ thơng tin cũng như những ứng dụng của nĩ khơng ngừng phát triển, lượng thơng tin và cơ sở dữ liệu được thu thập và lưu trữ cũng tích lũy ngày một nhiều lên. Con người cũng vì thế mà cần cĩ thơng tin với tốc độ nhanh nhất để đưa ra <[r]

Vì thế, có thể coi phân cụm dữ liệu là một cách học bằng quan sát, trong khi phân lớp dữ liệu là học bằng ví dụ… Hiện nay, các phương pháp phân cụm đã và đang được phát triển [7] và áp d[r]

2.2.2. Thuật toán ID3
Thuật toán ID3 – Iterative Dichotomiser 3 [9] là thuật toán dùng để xây dựng cây quyết định được John Ross Quinlan trình bày. Ý tưởng chính của thuật toán ID3 là để xây dựng cây quyết định bằng cách ứng dụng từ trên xuống (Top[r]

CÁC GIẢI THUẬT QUY NẠP CÂY QUYẾT ĐỊNH  ƯU ĐIỂM  NHƯỢC ĐIỂM 1.1.2.2 ƯU VÀ NHƯỢC ĐIỂM CỦA CÁC GIẢI THUẬT QUY NẠP CÂY QUYẾT ĐỊNH  ƯU ĐIỂM  NHƯỢC ĐIỂM 1.1.3 PHÂN LỚP DỮ LIỆU BẰNG MẠNG NẠ[r]