2 RÚT GỌN THUỘC TÍNH VÀ TRÍCH LỌC LUẬT TRONG BẢNG QUYẾT ĐỊNH KHÔNG ĐẦY ĐỦ

điều kiện ban đầu, loại bỏ dần các thuộc tính có độ quan trọng nhỏ nhất cho đến khi thu được tập rút gọn. Cả hai hướng tiếp cận này đều đòi hỏi phải sắp xếp danh sách các thuộc tính theo thứ tự giảm dần hoặc tăng dần của độ quan trọng tại mỗi bước lặp. Theo hướng tiếp cận mô hìn[r]

Yới các khái niệm của tập xấp xỉ đối với phân hoạch u / B , mô hình tập thôtruyền thống phân chia các tập hợp thành bốn lớp cơ bản:1) Tập X là B-xác định thô nếu BXvà BX * u .2) Tập X là B-không xác định trong nếu BX = 0 và BX * u .3) Tập X là B-không xác định ngoài nếu BX 9*0 và BX =[r]

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/ ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN TRƢỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN & TRUYỀN THÔNG NGUYỄN QUỲNH LAN NGHIÊN CỨU MỘT SỐ PHƢƠNG PHÁP RÚT GỌN THUỘC TÍNH TRONG BẢNG QUYẾT ĐỊNH KHÔNG ĐẦY ĐỦ Chuyên ngành: Khoa[r]

6. Cấu trúc của luận vănBổ cục của luận vãn gồm: phần mở đầu và hai chương nội dung, phần kết luận vàdanh mục các tài liệu tham khảo.Chương 1: trình bày các khái niệm cơ bản về hệ thông tin đầy đủ và mô hình tập thôtruyền thống, hệ thông tin không đầy đủ và mô hình tập thô dung saiChươ[r]

MỞ ĐẦU
Lý thuyết tập thô do Pawlak [31] đề xuất vào những năm đầu thập niên
tám mươi của thế kỷ hai mươi được xem là công cụ hữu hiệu để giải quyết
các bài toán phân lớp, phát hiện luật…chứa dữ liệu không đầy đủ, không chắc
chắn. Từ khi xuất hiện, lý thuyết tập thô đã được sử dụng hiệu quả tron[r]

Rút gọn thuộc tính trong bảng quyết định theo tiếp cận tập thô mờ (LV thạc sĩ)Rút gọn thuộc tính trong bảng quyết định theo tiếp cận tập thô mờ (LV thạc sĩ)Rút gọn thuộc tính trong bảng quyết định theo tiếp cận tập thô mờ (LV thạc sĩ)Rút gọn thuộc tính trong bảng quyết định theo tiếp cận tập thô mờ[r]

TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ, ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG - SỐ 4(33).2009 64 RÚT GỌN TẬP THUỘC TÍNH CỦA HỆ QUYẾT ĐỊNH DỰA VÀO HỌ PHỦ TẬP THÔ ON THE ATTRIBUTE REDUCTION OF DECISION SYSTEMS BASED ON A FAMILY OF COVERING ROUGH SETS Nguyễn Đức Thuần Trường Đại học Nha Trang Nguyễn Xuân Huy V[r]

, không xác định và chứa nhiễu, dẫn đến các sai sót trong quá trình đo đạc, truyền dữ liệu và các lỗi gây ra bởi con người trong quá trình thu thập dữ liệu. Tất cả các đặc tính trình bày ở trên đóng góp vào sự không chắc chắn của dữ liệu. Sự không chắc Nguyễn Ngọc Tuấn – Lớp KHMT4 – K5[r]

ệ đặc trưng, tính các tập xấp xỉ, các khối thuộc tính - giá trị kiểu liên tục (nếu có), sinh luật; trong đó bước sinh luật được thực hiện bằng thuật toán LEM2. Thuật toán này khai phá không gian tìm kiếm là các bộ thuộc tính-giá trị, tìm ra một phủ địa phươn[r]

Để lưu 1 file với 1 đuôi khác .txt trong Notepad chúng ta chọn Save as typelà All Files. Có thể chọn Encoding là UTF-8, nếu bạn chú thích CSS bằng tiếngViệt.Trong CSS chúng ta còn có thể sử dụng thuộc tính @import để nhập một fileCSS vào CSS hiện hành. Cú pháp: @import url(link)[r]

3.2. Cây đa trị Một cây quyết định đa trị tơng ứng với tập dữ liệu trong bảng 1 đợc minh hoạ ở hình 2. Trong cây này, mỗi nút trong tơng đơng với một thuộc tính, mỗi nhánh của thuộc tính số tơng đơng với một khoảng giá trị, mỗi nhánh của thu[r]

thành một cột riêng để dễ sắp xếp.Tin học đại cương 10PTIT, 2011Rút trích dữ liệuLà thao tác chọn ra các dòng dữ liệu từ bảng dữ liệu chính theo các tiêu chí cho trước.Ví dụ: Lọc danh sách SV nữ từ danh sách lớpLọc tự động (AutoFilter): lọc theo giá trị của từng[r]

GV đưa một số câu hỏi.+ Bước 2: Thảo luận trong nhóm các câu hỏi trên. + Bước 3: đại diện nhóm trình bày trước lớp.GV kết luận chung. (SGV)5’ 4. Họat động 4 : Trò chơi đi chợ.Mục tiêu : Biết lựa chọn các thức ăn cho từng bữa ăn một cách phù hợp và có lợi cho sức khoẻ.Cách tiến hành :+[r]

+) i4: áp dụng cho các sinh viên từ 61 đến 70; +) i5: áp dụng cho các sinh viên từ 71 đến 80; +) i6: áp dụng cho các sinh viên từ 11 đến 90; +) i7: áp dụng cho các sinh viên từ 91 đến kết thúc danh sách. Mỗi sinh viên chỉ áp dụng 01 chỉ số theo i. Bài 2: Bình sai lưới sau theo phương pháp bì[r]

- Điền dữ liệu cho cột Đơn giá dựa vào Tên hàng và Bảng 2 Vd:-Điền dữ liệu cho cột Tên hàng dựa vào Mã hàng và Bảng 1.-Điền dữ liệu cho cột Đơn giá dựa vào Tên hàng và Bảng 2. Match(giá trị dò tìm, cột dl, 0) hàng dl 1: trả về thứ tự của giá trị dò tìm =match(5,[r]

(P ⊂ P’). Mục tiêu của chúng ta là xây dựng ánh xạ f ’ sao cho có thể ứng mọi trường hợp p’ trong tập P’ với một "lớp" r trong tập R. Hơn nữa, f ’ phải bảo toàn f, nghĩa là : Với mọi p ∈ P thì f(p) ≡ f ’(p) 1 TTNT Hình 3.1 : Học theo trường hợp là tìm cách xây dựng ánh xạ f’ dựa theo á[r]

Một lần nữa, để ý hóa đơn đầu tiên (#125) trong Hình A-1. Ô H2, H3, và H4 chứa mộtdanh sách các số Item ID. Đây là một cột trong hàng CSDL đầu tiên của chúng ta.Tương tự, I2-I4 hình thành một cột khác; tương tự với J2-J4, K2-K4, L2-L4, và M2-M4.Các cột trong CSDL thường được gọi[r]

Miêu tả các khung nhìn bảng chỉ mụcTìm hiểu cách sử dụng các chỉ mụcGiải thích việc xoá các chỉ mụcTìm hiểu cách tìm kiếm toàn văn với các chỉ mục toàn vănTìm hiểu các từ khoá CONTAINS và FREETEXT được sử dụng trong các truy vấn toàn văn Database Design and Implementation with SQ[r]

86 Chương 3 MỞ ĐẦU VỀ QUAN MÁY HỌC I. THẾ NÀO LÀ MÁY HỌC ? II. HỌC BẰNG CÁCH XÂY DỰNG CÂY ĐỊNH DANH II.1. Đâm chồi II.2. Phương án chọn thuộc tính phân hoạch II.2.1. Quinlan II.2.2. Độ đo hỗn loạn II.3. Phát sinh tập luật II.4. Tối ưu tập luật II.4.1. Loại bỏ mệnh đề thừ[r]

trình thực thi thuật toán học máy điều khiển trên hệ thống học. Hàm đánh giá : hàm đánh giá thường dùng như xấp xỉ chất lượng(Approxination Quality), độ quan trọng (Feature Importance), trọngsố của thuộc tính (Feature Weight) Học chính xác : mô hình Wrapper, dữ liệu chia ngẫu nhiên thành ha[r]