phần 3 khai phá dữ liệu
Tiểu luận Chuyên đề công nghệ phần mềm “Khai phá dữ liệu với Association Rule”
... training set Khai phá web: Khai phá web để phân tích tiện ích web Có năm thành phần để đặc tả tác vụ khai phá liệu: Dữ liệu cụ thể khai phá (task-relevant data): phần liệu từ liệu nguồn quan ... mining tasks/functions) Từ liệu có, q trình khai phá liệu tìm mối quan hệ liệu theo đặc điểm tùy theo cách khai phá gọi tác vụ khai phá liệu Một số tác vụ khai phá liệu như: Kết hợp: tìm luật ... trúc liệ để khai phá Là liệu luư trữ như: tập tin truyền thống, sở liệu quan hệ, sở liệu giao tác hay kho liệu, sở liệu hướng ứng dụng… Tri thức đạt từ trình khai phá liệu? Với lượng liệu đầu...
- 20
- 1,211
- 5
Ứng dụng phần mềm khai phá dữ liệu rapidminer trong quản lý khách hàng vay vốn tại ngân hàng nông nghiệp và phát triển nông thôn chi nhánh huyện a lưới
... sở liệu quản lý khách hàng vay vốn . 53 ườ 3. 3.1 Xác định nội dung cần khai phá 53 3 .3. 2 Lựa chọn liệu 54 Tr 3. 3 .3 Tiền xử lý liệu 54 3. 3.4 Khai phá liệu ... Chương 1: Tổng quan khám phá tri thức khai phá liệu Chương bao gồm số lý thuyết khai phá liệu khái niệm, Đ ại kỹ thuật khai phá, ứng dụng khai phá liệu, … Chương 2: Khai phá liệu với luật kết hợp ... Quá trình khai phá liệu [3] Tr Hình 1.2: Quá trình khai phá liệu (Nguồn: http://www.uet.vnu.edu.vn) Gom liệu Tập hợp liệu bước trình khai phá liệu Đây bước khai thác CSDL, kho liệu chí liệu từ...
- 115
- 573
- 0
Tích hợp khai phá dữ liệu trong InfoSphere Warehouse với việc tạo báo cáo Cognos của IBM Phần 3: Gọi khai phá động từ Cognos khi sử dụng một ví dụ phân tích giỏ thị trường doc
... trữ khai phá phức tạp Trước tiên, bạn phải tạo logic khai phá phức tạp InfoSphere Warehouse có Mining Editor (Trình soạn thảo khai phá) làm cho thiết kế luồng khai phá (các chuỗi lệnh khai phá) ... Hầu hết trình bày phần lại viết áp dụng theo quy tắc Khai phá quy tắc kết hợp InfoSphere Warehouse Khai phá quy tắc kết hợp dẫn cách gọi thủ tục lưu trữ làm tất hoạt động khai phá khác InfoSphere ... kịch lệnh SQL từ luồng khai phá (trừ số toán tử phân tích Mining Visualizers (Các trình hiển thị trực quan khai phá) Text (Văn bản) không thực sở liệu) Các toán tử khai phá Association Operator...
- 23
- 414
- 0
Tích hợp khai phá dữ liệu trong InfoSphere Warehouse với việc tạo báo cáo Cognos của IBM, Phần 3: Gọi khai phá động từ Cognos khi sử dụng một ví dụ phân tích giỏ thị trường pot
... trữ khai phá phức tạp Trước tiên, bạn phải tạo logic khai phá phức tạp InfoSphere Warehouse có Mining Editor (Trình soạn thảo khai phá) làm cho thiết kế luồng khai phá (các chuỗi lệnh khai phá) ... Hầu hết trình bày phần lại viết áp dụng theo quy tắc Khai phá quy tắc kết hợp InfoSphere Warehouse Khai phá quy tắc kết hợp dẫn cách gọi thủ tục lưu trữ làm tất hoạt động khai phá khác InfoSphere ... kịch lệnh SQL từ luồng khai phá (trừ số tốn tử phân tích Mining Visualizers (Các trình hiển thị trực quan khai phá) Text (Văn bản) không thực sở liệu) Các toán tử khai phá Association Operator...
- 38
- 360
- 0
Bài giảng khai phá dữ liệu chương 3 phan mạnh thường
... D 10 C DC, DAC, DABC A B 20 30 40 DA D A B 50 60 70 DA DAB C 80 90 Chương Episodes luật Episode KẾT LUẬN Khai phá luật Episode: Dựa kỹ thuật luật kết hợp Dữ liệu hướng thời gian Hai cách ... tuần khách hàng mua tiếp sản phẩm B C” Chương Episodes luật Episode CÁC KHÁI NIỆM CƠ BẢN Dữ liệu: Dữ liệu tập R biến cố Mỗi biến cố cặp (A, t), với • A R loại biến cố (ví dụ loại tín hiệu ... báo động có tính chất xảy theo thứ tự riêng phần Chương Episodes luật Episode CÁC KHÁI NIỆM CƠ BẢN Các thứ tự riêng phần phổ dụng như: Thứ tự tồn phần • Các vị từ episode có thứ tự cố định...
- 39
- 324
- 1
Áp dụng phương pháp trích chọn đặc trưng để nâng cao hiệu quả phân lớp khi khai phá dữ liệu lớn
... 30 3. 3 .3 Các toán t di truy n 32 3. 3.4 Hàm thích nghi s ch n l c 34 Chương 4: Minimax Probability Machine 36 4.1 Gi i thi u 36 4.2 N i dung ... trúc n hình c a m t h khai phá d li u 13 Các toán khai phá d li u n hình 14 Các lĩnh v c liên quan ñ n khai phá d li u 16 Các ng d ng ñi n hình c a khai phá d li u 17 ... Chương 3: Genetic Algorithms 27 3. 1 Gi i thi u 27 3. 2 ð ng l c 27 3. 3 Thu t gi i di truy n 28 3. 3.1 N i dung thu t toán 28 3. 3.2 Th...
- 62
- 1,215
- 4
chương 3 môn kho dữ liệu về khai phá dữ liệu
... March 14, 20 13 Kho liệu khai phá liệu: Chương 10 KDL: vấn đề tích hợp March 14, 20 13 Kho liệu khai phá liệu: Chương 11 KDL: chủ đề - tích hợp March 14, 20 13 Kho liệu khai phá liệu: Chương 12 KDL ... Khái niệm kho liệu Mô hình liệu đa chiều Kiến trúc kho liệu Thi hành kho liệu Từ xây dựng kho liệu tới KPDL Sự phát triển công nghệ khối liệu March 14, 20 13 Kho liệu khai phá liệu: Chương ... 14, 20 13 Kho liệu khai phá liệu: Chương 18 OLTP OLAP March 14, 20 13 Kho liệu khai phá liệu: Chương 19 Kho liệu riêng biệt Hiệu cao cho hai hệ thống DBMS— phân bổ cho OLTP: phương pháp...
- 129
- 634
- 7
KHAI PHÁ DỮ LIỆU WEB BẰNG KỸ THUẬT PHÂN CỤM
... 3. 1 Khai phá nội dung Web 62 3. 1.1 Khai phá kết tìm kiếm 63 3.1.2 Khai phá văn Web 63 3.1.2.1 Lựa chọn liệu 64 3. 1.2.2 Tiền xử lý liệu 64 3. 1.2 .3 ... Chương TỔNG QUAN VỀ KHAI PHÁ DỮ LIỆU 1.1 Khai phá liệu phát tri thức 1.1.1 Khai phá liệu 1.1.2 Quá trình khám phá tri thức 1.1 .3 Khai phá liệu lĩnh vực liên quan ... 3. 2.4 Quá trình khai phá theo sử dụng Web 73 3.2.4.1 Tiền xử lý liệu 73 3.2.4.2 Khai phá liệu 73 3.2.4 .3 Phân tích đánh giá 75 3. 2.5 Ví dụ khai phá theo sử dụng...
- 110
- 972
- 19
Tiểu luận Khai phá dữ liệu : sử dụng phần mềm WEKA cho bộ dữ liệu Tic Tac Toe
... với mẫu liệu Tic Tac Toe.arff Test set Dữ liệu xây dựng mô hình Dữ liệu để xây dựng mơ hình: liệu gốc (original dataset), liệu phải có thuộc tính phân lớp (categorical attribute) Dữ liệu gốc ... RandomTree REPTree RandomForest Thực nghiệm Dữ liệu chia làm 10 Folds trình Train/Test Model thực lặp lại 10 lần Tại lần Train/Test Model, phần liệu dùng để Test phần lại dùng để Train Sử dụng công cụ ... Chia nhỏ tập liệu theo phương pháp CV (Cross-Validation) trình huấn luyện kiểm lỗi mơ hình phân lớp Đây kỹ thuật chủ yếu sử dụng xây dựng predictive Model Trong liệu gốc chia thành n phần (n-fold),...
- 11
- 1,145
- 3
Tiểu luận Khai phá dữ liệu: Sử dụng phần mềm weka khai phá bộ dữ liệu Gamers với thuật toán phân lớp
... 0.591 0.585 0.588 0.45 Co 0 .33 3 0.415 0 .32 8 0 .33 3 0 .33 0.45 Khong Weighted Avg 0.49 0.572 0.492 0.49 0.491 0.45 === Confusion Matrix === a b < classified as 55 39 | a = Co 38 19 | b = Khong c Kết ... 0.581 0.521 0.549 0.427 Co 0 .33 3 0.479 0.281 0 .33 3 0 .30 5 0.427 Khong Weighted Avg 0.4 53 0.599 0.4 73 0.4 53 0.461 0.427 === Confusion Matrix === a b < classified as 25 23 | a = Co 18 | b = Khong ... chơi , nhà phát hành game kết luận họ có chơi game hay khơng Thuật toán phân lớp lựa chọn áp dụng liệu II Thực nghiệm WEKA Tiền xử lý liệu: Trong qui trình khai phá liệu, công việc xử lý liệu trước...
- 16
- 1,590
- 36
Tiểu luận Khai phá dữ liệu: Sử dụng phần mềm weka khai phá bộ dữ liệu Congressional Voting Records
... thiệu tiền xử lý liệu (Data Preprocessing) - Trong qui trình khai phá liệu, cơng việc xử lý liệu trước đưa vào mơ hình cần thiết, bước làm cho liệu có ban đầu qua thu thập liệu (gọi liệu gốc original ... Root relative squared error 0.0696 0.1 533 14.6595 % 31 . 233 8 % Coverage of cases (0.95 level) 99. 539 2 % Mean rel region size (0.95 level) 56.2212 % 97. 235 % 2.765 % Total Number of Instances 217 ... F-Measure ROC Area Class 0.984 0. 035 0.9 53 0.984 0.968 0.99 republican 0.965 0.016 0.988 0.965 0.976 0.99 democrat Weighted Avg 0.9 73 0.024 0.9 73 0.9 73 0.9 73 0.99 === Confusion Matrix === a b...
- 19
- 1,066
- 5
Tiểu luận Khai phá dữ liệu: Sử dụng phần mềm weka khai phá bộ dữ liệu meta data
... -Cây định -95% liệu để xây dựng, 5% liệu test 2011 Meta Data -90% d liệu ểxâydựng, 10% d liệu test -85% d liệu ểxâydựng, 15% liệu test 2011 Meta Data -70% d liệu ểxâydựng, 30 % d liệu test 2011 ... 15% liệu test 2011 Meta Data -70% d liệu ểxâydựng, 30 % d liệu test 2011 Meta Data -50% d liệu ểxâydựng, 50% d liệu test 2011 Meta Data ... iscrim,ITrule,IndCART,KNN,Kohonen,LVQ,LogDisc,NewId,QuaDisc,RBF,Smart} Norm_error real -Training data 3. TIến hành Weka -Đưa liệu vào Weka 2011 Meta Data -Sử dụng toàn liệu để training 2011 Meta Data -Nội dung kếtquả === Classifier...
- 9
- 1,398
- 16
Tiểu luận Khai phá dữ liệu: Sử dụng phần mềm Weka phân lớp cho khả năng phê duyệt tín dụng cho các ứng dụng thẻ tín dụng
... Trường hợp khơng xác: + Tổng số trường hợp: 4 03 80 4 83 chiếm chiếm 83. 436 9 % 16.5 631 % 4 63 89 552 chiếm chiếm 83. 8768 % 16.1 232 % - Lần 5: lấy 80% liệu test Kết phân lớp sau: + Trường hợp phân ... khơng xác: + Tổng số trường hợp: 557 98 655 chiếm chiếm 85. 038 2 % 14.9618 % 230 46 276 chiếm chiếm 83. 333 3 % 16.6667 % - Lần 8: lấy 40% liệu test Kết phân lớp sau: + Trường hợp phân lớp xác: + Trường ... I ĐẶT VẤN ĐỀ Khai phá liệu ngành khoa học thực nghiệm Nó thiết kế cho bạn nhanh chống thử nghiệm cách thức sở liệu cách linh hoạt Nó cung cấp nhiều hỗ trợ cho tồn q trình xử lý số liệu thực nghiệm,...
- 19
- 2,007
- 9
Tiểu luận Khai phá dữ liệu: Sử dụng phần mềm weka khai phá bộ dữ liệu STATLOG (Vehicle Silhouettes)
... -95% d liệu ểxâydựng, 5% test 11 11/2011 Vũ Tuấn Anh- Khai phá liệu -90% d liệu ểxâydựng, 10% test 12 11/2011 Vũ Tuấn Anh- Khai phá liệu -85% d liệu ểxâydựng, 15% test 13 11/2011 Vũ Tuấn Anh- Khai ... 11/2011 Vũ Tuấn Anh- Khai phá liệu -80% d liệu ểxâydựng, 20% test 14 11/2011 Vũ Tuấn Anh- Khai phá liệu -60% d liệu ểxâydựng, 40% test 15 11/2011 Vũ Tuấn Anh- Khai phá liệu 16 ... polygon) -Training data 11/2011 Vũ Tuấn Anh- Khai phá liệu 3. Tiến hành Weka -Đưa liệu vào Weka -Sử dụng toàn liệu để Training: 11/2011 Vũ Tuấn Anh- Khai phá liệu *Nội dung kếtquả === Run information...
- 16
- 791
- 3
Tiểu luận Khai phá dữ liệu: Sử dụng phần mềm weka khai phá bộ dữ liệu Abalone( bào ngư) với thuật toán phân lớp
... -0. 038 59 235 735 4121996 Node 1.25 030 2649 531 2555 Node -2.469221299 732 334 6 Node -1.725186288 835 79 23 Node -1.0 138 432 786 836 467 Node 0.1161558029627997 Sigmoid Node Inputs Weights Threshold -0 .35 851 639 46875619 ... -12.14 031 059 533 4922 Attrib Height -2.9685000254464056 Attrib Whole 7.600289625115156 Attrib Shucked 8.7 433 31 130 2 930 26 Attrib Viscera -2.745866 739 544 038 Attrib Shell 1. 633 7586415 839 116 Attrib Rings 0.1 934 0800 138 398462 ... 2.79588080755172 63 Node 2.8 933 7 735 0 035 62 63 Node -5.0 434 60462595945 Node -11.095259227784064 Sigmoid Node Inputs Weights Threshold 5.7 636 281 735 10 738 Attrib Length -6.006008714 536 174 Attrib Diameter -12.14 031 059 533 4922...
- 15
- 1,834
- 7
Tiểu luận Khai phá dữ liệu: Sử dụng phần mềm weka khai phá bộ dữ liệu bank-data
... "(-inf -34 .33 333 3]", " (34 .33 333 3-50.666667]" “(50.666667- inf)” Chúng ta thay đổi nhãn mà Weka tự động tạo nhãn dễ hiểu Chẳn hạn ta thay nhãn "(-inf -34 .33 333 3]" 0 _34 , nhãn " (34 .33 333 350.666667]" 35 _51 ... "(-inf -34 .33 333 3]", " (34 .33 333 3-50.666667]" “(50.666667- inf)” Tương tự, ta thực việc rời rạc hóa thuộc tính “income” sau lưu lại file liệu với tên “bank-data3.arff” Nếu bạn mở file liệu “bank-data3.arff” ... file liệu text editor có hỗ trợ find and replace (như wordpad chạn hạn) thực việc tìm kiếm thay Đối với thuộc tính “income” ta thay nhãn sau: (-inf-2 438 6.1 733 33] thay 0_2 438 6 (2 438 6.1 733 33- 437 58. 136 667]...
- 28
- 4,854
- 20
Tiểu luận KHAI PHÁ DỮ LIỆU: Sử dụng phần mềm Weka khai phá bộ dữ liệu Computer hardware với thuật toán phân lớp
... trình khai phá liệu, cơng việc xử lý liệu trước đưa vào mơ hình cần thiết, bước làm cho liệu có ban đầu qua thu thập liệu (gọi liệu gốc ordinal data) áp dụng (thích hợp) với mơ hình khai phá liệu ... ERP khoảng 137 ,3 – 1115,7 dựa vào công cụ filters.unsupervised.attribute.Discretize weka ta phân liệu thuộc tính thành 10 khoảng sau: 1: nhỏ 137 ,3 2: 137 ,3 - 259,6 3: 259,6 - 38 1,9 4: 38 1,9 - 504,2 ... trình thực huấn luyện phân lớp với mẫu liệu machine.arff Dữ liệu để xây dựng mơ hình: + Dữ liệu gốc (original dataset) tập liệu file machine.arff + Dữ liệu phải có thuộc tính phân lớp (categorical...
- 17
- 1,861
- 14
Tiểu luận khai phá dữ liệu: sử dụng phần mềm weka cho bộ dữ liệu Sick-euthyroid
... | | | | | T3 > 1: negative (3. 0) | | | FTI > 1 63 Page KHAI PHÁ DỮ LIỆU | | | | T3 0.8: negative ... Kappa statistic 1056 19 98. 232 6 % 1.7674 % 0.8 938 Page 12 KHAI PHÁ DỮ LIỆU Mean absolute error 0. 039 Root mean squared error 0. 131 5 Relative absolute error 23. 2 133 % Root relative squared error ... -T3
- 30
- 920
- 9
Tiểu luận khai phá dữ liệu: sử dụng phần mềm weka cho bộ dữ liệu dataset El Nino
... Training set : gồm 7 83 mẫu liệu Testing set : gồm 178080 mẫu dự liệu 12 thuộc tính III Thuật toán phân cụm K Mean Phân cụm kỹ thuật quan trọng khai phá liệu, thuộc lớp phương pháp Unsupervised ... thiệt hại lớn năm 18771878, 1888; đối El-Nino (La-Nina) 19 73- 1975 đặc biệt "El-Nino kỷ 1982-19 83" gây tổng thiệt hại cho tồn giới 13 tỷ la II Mơ tả Dataset El Nino Thuộc tính : gồm có thuộc tính ... HTTT6 DataSet : El Nino Link : http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/El+Nino Bài toán thực : Khai phá liệu Weka với toán phân cụm Thuật toán: Simple K-Mean I.Giới thiệu El-Nino ban đầu tên dòng...
- 18
- 1,053
- 1
Tiểu luận khai phá dữ liệu: Sử dụng weka để phân lớp trên Dataset SpamBase
... 33 .word_freq_data 34 .word_freq_415 35 .word_freq_85 36 .word_freq_technology 37 .word_freq_1999 38 .word_freq_parts 39 .word_freq_pm 40.word_freq_direct 41.word_freq_cs 42.word_freq_meeting 43. word_freq_original ... 22.word_freq_font 23. word_freq_000 24.word_freq_money 25.word_freq_hp 26.word_freq_hpl 27.word_freq_george 28.word_freq_650 29.word_freq_lab 30 .word_freq_labs 31 .word_freq_telnet 32 .word_freq_857 33 .word_freq_data ... cung cấp cho thấy Confusion Matrix để biểu diễn rằng: - 1 433 mẫu class có 38 0 mẫu phân lọa có mẫu sai thành class - 2457 mẫu class có 33 1 mẫu phân loại có mẫu phân lớp sai thành class Ouput hiển...
- 17
- 1,839
- 13
Tìm thêm: hệ việt nam nhật bản và sức hấp dẫn của tiếng nhật tại việt nam xác định các nguyên tắc biên soạn khảo sát chương trình đào tạo của các đơn vị đào tạo tại nhật bản khảo sát chương trình đào tạo gắn với các giáo trình cụ thể khảo sát các chương trình đào tạo theo những bộ giáo trình tiêu biểu nội dung cụ thể cho từng kĩ năng ở từng cấp độ phát huy những thành tựu công nghệ mới nhất được áp dụng vào công tác dạy và học ngoại ngữ mở máy động cơ lồng sóc mở máy động cơ rôto dây quấn hệ số công suất cosp fi p2 đặc tuyến hiệu suất h fi p2 đặc tuyến mômen quay m fi p2 đặc tuyến tốc độ rôto n fi p2 đặc tuyến dòng điện stato i1 fi p2 động cơ điện không đồng bộ một pha sự cần thiết phải đầu tư xây dựng nhà máy phần 3 giới thiệu nguyên liệu từ bảng 3 1 ta thấy ngoài hai thành phần chủ yếu và chiếm tỷ lệ cao nhất là tinh bột và cacbonhydrat trong hạt gạo tẻ còn chứa đường cellulose hemicellulose chỉ tiêu chất lượng theo chất lượng phẩm chất sản phẩm khô từ gạo của bộ y tế năm 2008 chỉ tiêu chất lượng 9 tr 25