Tìm kiếm
Đang tải khung tìm kiếm
Kết quả 1 đến 1 của 1

    THẠC SĨ Lựa chọn thuộc tính trong khai phá dữ liệu

    Lan Chip Lan Chip Đang Ngoại tuyến (1955 tài liệu)
    .:: Gold Member ::.
  1. Gửi tài liệu
  2. Bình luận
  3. Chia sẻ
  4. Thông tin
  5. Công cụ
  6. Lựa chọn thuộc tính trong khai phá dữ liệu

    LỜI MỞ ĐẦU

    Như đã biết, trong những năm gần đây công nghệ thông tin phát triển vô
    cùng nhanh chóng và được ứng dụng rộng rãi trong mọi lĩnh vực đời sống xã
    hội, nhất là trong quản lý, một lĩnh vực mà yếu tố khoa học công nghệ có tính
    quyết định. Sự việc đó dẫn đến sự bùng nổ thông tin, làm cho những nhà quản lý
    rơi vào tình trạng “ngập lụt thông tin". Chính vì vậy, các chuyên gia cho rằng,
    hiện nay chúng ta đang sống trong một xã hội “rất giàu về thông tin nhưng
    nghèo về tri thức”. Tình hình đó đòi hỏi phải phát triển các phương pháp khai
    phá, phát hiện ra những thông tin, tri thức có ích bị che giấu trong các “núi” dữ
    liệu phục vụ cho công việc của các nhà quản lý, các chuyên gia, từ đó thúc đẩy
    khả năng sản xuất, kinh doanh, cạnh tranh của các tổ chức, doanh nghiệp.
    Khai phá dữ liệu (Data Mining) là một lĩnh vực khoa học liên ngành mới
    xuất hiện gần đây nhằm đáp ứng nhu cầu này. Các kết quả nghiên cứu cùng với
    những ứng dụng thành công trong khai phá dữ liệu, khám phá tri thức cho thấy
    khai phá dữ liệu là một lĩnh vực khoa học tiềm năng, mang lại nhiều lợi ích,
    đồng thời có ưu thế hơn hẳn so với các công cụ phân tích dữ liệu truyền thống.
    Hiện nay, các CSDL cần khai phá thường có kích thước rất lớn, chẳng hạn
    các CSDL tin-sinh-học (Bioinformatics), CSDL đa phương tiện, CSDL giao tác,
    . Các CSDL này thường chứa tới hàng ngàn thuộc tính, gây rất nhiều khó
    khăn cho việc khai phá, thậm chí còn làm cho nhiệm vụ khai phá trở nên bất khả
    thi. Vấn đề đặt ra là phải tìm cách rút gọn số thuộc tính mà không làm những
    thông tin cần thiết phục vụ nhiệm vụ khai phá.
    Mục đích của rút gọn thuộc tính là làm giảm số chiều của không gian thuộc
    tính, loại bỏ dữ liệu dư thừa, không liên quan. Rút gọn thuộc tính đóng vai trò
    quan trọng trong bước tiền xử lý dữ liệu cũng như trong quá trình khai phá. Kết
    quả rút gọn thuộc tính ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu quả thực hiện các nhiệm vụ
    khai phá: Gia tăng tốc độ, cải thiện chất lượng, tính dễ hiểu của các kết quả thu
    được.
    Từ năm 1970 đến nay, rút gọn thuộc tính (hay còn gọi là rút gọn số chiều –
    Dimension reduction) đã trở thành đề tài được quan tâm bởi nhiều nhà nghiên
    cứu thuộc các lĩnh vực nhận dạng thống kê, học máy, khai phá dữ liệu.
    Chính những lý do trên, chúng tôi chọn đề tài “Lựa chọn thuộc tính trong
    khai phá dữ liệu” làm đề tài nghiên cứu của mình.
    Nội dung của luận văn được trình bày trong 3 chương và phần kết luận.
    Chương 1: Trình bày khái quát về Khai phá dữ liệu, bao gồm: Khai phá dữ
    liệu là gì, quy trình khai phá, các kỹ thuật và một số ứng dụng quan trọng của
    khai phá dữ liệu.
    Chương 2: Trình bày khái quát về nội dung, các cách tiếp cận, quy trình
    giải quyết vấn đề lựa chọn thuộc tính và một số ứng dụng quan trọng của lựa
    chọn thuộc tính.
    Chương 3: Trình bày kết quả nghiên cứu một số thuật toán lựa chọn thuộc
    tính điển hình.

    MỤC LỤC
    Trang phụ bìa 1
    Mục lục .2
    Lời mở đầu .4
    Chương 1. KHÁI QUÁT VỀ KHAI PHÁ DỮ LIỆU 6
    1.1.Tại sao phải khai phá dữ liệu 6
    1.2. Quá trình khai phá dữ liệu .7
    1.3. Các phương pháp khai phá dữ liệu 9
    1.4. Các loại dữ liệu có thể khai phá .10
    1.5. Các ứng dụng của khai phá dữ liệu 10
    1.6. Một số thách thức đặt ra cho việc khai phá dữ liệu 14
    1.7. Tổng kết chương 1 15
    Chương 2. KHÁI QUÁT VỀ LỰA CHỌN THUỘC TÍNH TRONG KHAI
    PHÁ DỮ LIỆU 16
    2.1. Rút gọn thuộc tính .16
    2.2. Khái quát về lựa chọn thuộc tính .18
    2.2.1. Bài toán lựa chọ thuộc tính .18
    2.2.2. Đặc điểm chung của các thuật toán lựa chọn thuộc tính 20
    2.2.3. Ứng dụng của các kỹ thuật lựa chọn thuộc tính 23
    2.3. Kết luận chương 2 .26
    Chương 3. MỘT SỐ THUẬT TOÁN LỰA CHỌN THUỘC TÍNH ĐIỂN
    HÌNH .28
    3.1. Các thuật toán theo cách tiếp cận filter 28
    3.1.1 Thuật toán RELIEF .28
    3.1.2. Thuật toán FOCUS .31
    3.1.3. Thuật toán LVF 33
    3.1.4. Thuật toán EBR 35
    3.1.5. Thuật toán SCRAP .38
    3.1.6. Lựa chọn nhóm .40
    3.2. Các thuật toán theo cách tiếp cận wrapper .42
    3.3.1 Thuật toán LVW 42
    3.3.2 Thuật toán NEURALNET 43
    3.3. Một số thuật toán khác 44
    3.3.1. Thuật toán Genetic .44
    3.3.2. Lựa chọn thuộc tính thông qua rời rạc hóa dữ liệu 46
    3.4. Kết luận chương 3 .53
    KẾT LUẬN .54
    Tài liệu tham khảo 56

    Xem Thêm: Lựa chọn thuộc tính trong khai phá dữ liệu
    Nội dung trên chỉ thể hiện một phần hoặc nhiều phần trích dẫn. Để có thể xem đầy đủ, chi tiết và đúng định dạng tài liệu, bạn vui lòng tải tài liệu. Hy vọng tài liệu Lựa chọn thuộc tính trong khai phá dữ liệu sẽ giúp ích cho bạn.
    #1
  7. Đang tải dữ liệu...

    Chia sẻ link hay nhận ngay tiền thưởng
    Vui lòng Tải xuống để xem tài liệu đầy đủ.

    Gửi bình luận

    ♥ Tải tài liệu

social Thư Viện Tài Liệu

Từ khóa được tìm kiếm

Nobody landed on this page from a search engine, yet!

Quyền viết bài

  • Bạn Không thể gửi Chủ đề mới
  • Bạn Không thể Gửi trả lời
  • Bạn Không thể Gửi file đính kèm
  • Bạn Không thể Sửa bài viết của mình
  •  
DMCA.com Protection Status