KHAI PHÁ TRI THỨC

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]

Các tập tin truyền thống (flat files)Các cơ sở dữ liệu quan hệ (relational databases) hay quan hệđối tượng (object relational databases)Các cơ sở dữ liệu giao tác (transactional databases) hay kho dữliệu (data warehouses)Các cơ sở dữ liệu hướng ứng dụng: cơ sở dữ liệu không gian(spatial databases[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]

Gom cụm dữ liệu là một phương pháp trong khai phá dữ liệu dùng để tìm kiếm, phát hiện các cụm, các mẫu dữ liệu ẩn và quan trọng trong tập dữ liệu lớn để từ đó cung cấp thông tin, tri thức cho việc ra quyết định. Thực tế hơn, gom cụm dữ liệu là quá trình phân chia tập dữ liệu ban đầu thành các cụm dữ[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]

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]

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]

Khai phá dữ liệu thời gian sử dụng thuật toán di truyền và mạng nơron – nghiên cứu dựa trên các dự báo tình hình ô nhiễm không khí.
Công nghệ trí thông minh nhân tạo được biết đến như mạng nơron và thuật toán di truyền có thể dễ dàng giải quyết những vấn đề kết hợp không gian và thời gian phi tuyến[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]

Vấn đề phân lớp và dự đoán là khâu rất quan trọng trong học máy và khai phá dữ liệu, phát triển tri thức. Kỹ thuật Support Vector Machines (SVM) được đánh giá là công cụ mạnh và tinh vi nhất hiện nay cho những bài toán phân lớp phi tuyến. Nhiều ứng dụng đã và đang được xây dựng dựa trên kỹ thuật SVM[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]

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]

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]

ÁP DỤNG THUẬT TOÁN APRIORI ĐỂ HỖ TRỢ SINH VIÊN CHỌN MÔN HỌC
Chương 1: Trình bày giới thiệu chung về khám phá tri thức và khai phá dữ liệu,
trong đó có đề cập 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 các phương phá[r]

- Khai phá dữ liệu data mining: là giai đoạn thiết yếu, đây là bước quan trọng và tốn nhiều thời gian nhất của toàn bộ quá trình khám phá tri thức, đây là bước áp dụng những kỹ thuật kha[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]

I. LỜI NÓI ĐẦU
1. Lý do chọn đề tài
Ngày nay xuất hiện nhiều loại thiết bị ghi điện tử số như máy quét, microphone, máy ảnh và máy quay cũng như sư phát triển mạnh mẽ của của các bộ nhớ lưu trữ của máy tính và sự phát triển mạnh mẽ của Internet làm cho hệ thống cơ sở dữ liệu đa phương tiện vô cùng l[r]

Trong thời buổi hiện đại ngày nay, công nghệ thông tin cũng như những ứng dụng của nó không ngừng phát triển, lượng thông 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 có thông tin với tốc độ nhanh nhất để đưa ra quyết định dựa trên lượn[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.

Nội dung
Chương I. Tổng quan về khám phá tri thức (KDD) và khai phá dữ liệu (DM)
Chương II. Tiền xử lý dữ liệu
Chương III. Một số phương pháp khai phá dữ liệu
Chương IV. Lượng giá và sử dụng tri thức được khám phá
Chương V. Ứng dụng
I.1. Khám phá tri thức và khai phá dữ liệu là gì?

Giáo sư Tom[r]