Với thuộc tính không phù hợp, các bộ giá trị không đầy đủ, bị thiếu giá trịtrong các miền thuộc tính… người ta sẽ coi sự thiếu vắng của các dữ liệu này làgiá trị ẩn, chưa biết và có thể được tiên đoán bằng một số phương pháp nào đó.Với những Quan hệ phức tạp giữa các thuộc tính trong CSDL đòi[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.
Đỗ Thị Tâm - Đảm bảo Toán học cho máy tính và hệ thống tính toán , 2008 201021Một số thuật toán phân cụm mờ và bài toán phân tích dữ liệu khách hàng ngân hàngCho biết nếu bỏ ra một đồng tài sản thì doanh nghiệp thu được bao nhiêu đồngdoanh thu bán hàng và cung cấp[r]
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]
nghiệp, vai trò của các thông tin định hướng điều khiển càng trở nên quan trọng. Từcác nghiên cứu về nhận dạng có thể đưa ra các định hướng cơ bản và điều này rất cầnthiết cho việc hoạch định ra con đường đúng đắn để phát triển trong bất kỳ lĩnh vựcnào.Nhận dạng có lịch sử lâu đời, trước những năm 1[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
Các phương pháp KPDL truyền thống đặc biệt là các kỹ thuật phân cụm đã được áp dụng thành công và đem lại nhiều hiệu quả to lớn; tuy nhiên đối với các CSDL có kích thước rất lớn thì độ phức tạp tính toán về mặt thời gian lại tỏ ra là một trở ngại lớn, thậm chí là không khả thi. Để giải quy[r]
1MỞ ĐẦU1. Tính cấp thiết của đề tàiHơn một thập niên trở lại đây, khai phá dữ liệu đã trở thànhmột trong những hướng nghiên cứu chính trong lĩnh vực khoa họcmáy tính và công nghệ tri thức. Hàng loạt nghiên cứu, đề xuất rađời đã được thử nghiệm và ứng dụng thành công vào đời sống.[1] Khai phá[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
slide tổng quan thuật toán Kmeans , cách cài đặt và ứng dụng thuật toán Kmeans vào trong phân cụm văn bản. Thuật toán Kmeans là một thuật toán cơ bản được dùng trong chương trình học môn máy học – học máy
Bảng 4: Cơ sở dữ liệu tác vụ và được biểu diển dưới dạng bảng ................. 31Bảng 5:CSDL tác vụ tại một siêu thị............................................................. 34Bảng 6:CSDL tác vụ mở rộng tại một siêu thị sau khi chuyển đổi................ 36Bảng 7: Tập ứng viên được đếm t[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]
Tóm tắt Các hệ thống mờ có ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực, đặc biệt là trong lĩnh vực mô phỏng quá trình và điều khiển. Thông thường việc thiết kế các hệ thống mờ có thể được thiết kế từ tri thức chuyên gia hoặc từ dữ liệu. Tiếp cận mỗi một phương pháp thiết kế đều có những thuận lợi và h[r]