0
  1. Trang chủ >
  2. Công Nghệ Thông Tin >
  3. Cơ sở dữ liệu >

Data Mining and Knowledge Discovery Handbook, 2 Edition part 7 ppsx

Data Mining and Knowledge Discovery Handbook, 2 Edition part 7 ppsx

Data Mining and Knowledge Discovery Handbook, 2 Edition part 7 ppsx

... 5 ,7} = {4},KA(5)={1,4,5}∩ {2, 4,5, 7} = {4,5},KA(6)={6 ,7}{2, 4,6,8}∩{1, 3, 6} = {6},KA (7) ={6 ,7} ∩{3 ,7}{2, 4,5, 7} = {7} , and KA(8)= {2, 4,6,8}. and for Table 3.15 and B = A,KA(1)={1,3,4,5,8}∩{1, ... is known and ρ(x,a)=v. For Table3.1 and B = A,KA(1)={1,4,5}∩{1,3,6} = {1},KA (2) = {2}{2, 4,6,8}∩ {2, 4, 5, 7} = {2} ,KA(3)={3 ,7} ∩{1,3,6} = {3},KA(4)={1,4,5}∩ {2, 4,6, 8}∩ {2, 4, 5 ,7} = {4},KA(5)={1,4,5}∩ {2, 4,5, ... 8},KA (2) = {2, 3,8}∩{1 ,2, 4, 5, 6, 8}∩ {2, 4,5 ,7, 8}= {2, 8},KA(3)={1,3,5 ,7} ∩{1,3, 6, 8} = {1,3},KA(4)={1,3,4,5,8}∩{1, 2, 4, 5,6, 8}∩ {2, 4,5 ,7, 8}= {4,5,8},KA(5)={1,3,4,5,8}∩ {2, 4, 5, 7, 8} =...
  • 10
  • 371
  • 0
Data Mining and Knowledge Discovery Handbook, 2 Edition part 4 ppsx

Data Mining and Knowledge Discovery Handbook, 2 Edition part 4 ppsx

... in data mining, Data Mining and Knowledge Discovery, 15(1): 87- 97, 20 07. Larose, D.T., Discovering knowledge in data: an introduction to data mining, John Wiley and Sons, 20 05.Maimon O., and ... Science, Volume 177 , Issue 17, pp. 35 92- 36 12, 20 07. Hastie, T. and Tibshirani, R. and Friedman, J. and Franklin, J., The elements of statisticallearning: data mining, inference and prediction, ... Pub, 20 05.Wu, X. and Kumar, V. and Ross Quinlan, J. and Ghosh, J. and Yang, Q. and Motoda, H. and McLachlan, G.J. and Ng, A. and Liu, B. and Yu, P.S. and others, Top 10 algorithms in data mining, ...
  • 10
  • 397
  • 2
Data Mining and Knowledge Discovery Handbook, 2 Edition part 12 ppsx

Data Mining and Knowledge Discovery Handbook, 2 Edition part 12 ppsx

... Springer, pp. 178 -196, 20 02. Maimon, O. and Rokach, L., Decomposition Methodology for Knowledge Discovery and Data Mining: Theory and Applications, Series in Machine Perception and Artificial In-telligence ... lr7,l10 and Medicine lr2,lr9, and for many data mining techniques, such as: decision trees lr6,lr 12, lr15, clustering lr13,lr8, ensemblemethods lr1,lr4,lr5,lr16 and genetic algorithms lr 17, lr11.ReferencesAha, ... ISBN:981 -25 6- 079 -3, 20 05.Mallows, C. L. Some comments on Cp . Technometrics 15, 661- 676 , 1 973 Michalski, R. S. A theory and methodology of inductive learning. Artificial Intelligence, 20 ( 2) : 111–...
  • 10
  • 387
  • 0
Data Mining and Knowledge Discovery Handbook, 2 Edition part 16 ppsx

Data Mining and Knowledge Discovery Handbook, 2 Edition part 16 ppsx

... Maimon, L. Rokach (eds.), Data Mining and Knowledge Discovery Handbook, 2nd ed., DOI 10.10 07/ 978 -0-3 87- 09 823 -4_8, © Springer Science+Business Media, LLC 20 10 Department of Industrial Engineering, ... Conference on Data- mining (ICDM’ 02) , Maebashi City, Japan, CSIRO Technical Report CMIS- 02/ 1 02, 20 02. Williams G. J., Huang Z., Mining the knowledge mine: The hot spots methodology for mining large ... phenomena).When data is limited, it is common practice to re-sample the data, that is, partitionthe data into training and test sets in different ways. An inducer is trained and testedfor each partition and...
  • 10
  • 314
  • 0
Data Mining and Knowledge Discovery Handbook, 2 Edition part 17 ppsx

Data Mining and Knowledge Discovery Handbook, 2 Edition part 17 ppsx

... 175 7- 177 1, 20 04.Buja, A. and Lee, Y.S., Data Mining criteria for tree based regression and classification, Pro-ceedings of the 7th International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, (pp ... 131–158.Rokach, L. and Maimon, O., Clustering methods, Data Mining and Knowledge Discovery Handbook, pp. 321 –3 52, 20 05, Springer.Rokach, L. and Maimon, O., Data mining for improving the quality of manufacturing: ... 14: 2, 24 1-301, 20 02. Shafer, J. C., Agrawal, R. and Mehta, M. , SPRINT: A Scalable Parallel Classifier for Data Mining, Proc. 22 nd Int. Conf. Very Large Databases, T. M. Vijayaraman and AlejandroP....
  • 10
  • 356
  • 0
Data Mining and Knowledge Discovery Handbook, 2 Edition part 30 ppsx

Data Mining and Knowledge Discovery Handbook, 2 Edition part 30 ppsx

... as:d(xi,xj)=(w1xi1−xj1g+ w 2 xi2−xj2g+ +wpxip−xjpg)1/gwhere wi∈ [0,∞) 27 8 Lior Rokachcan be interpreted as agreements, and b and c as disagreements. The Rand index isdefined as:RAND ... cluster in C 2 , but not in the same cluster in C1; and d be the number of pairs ofinstances that are assigned to different clusters in C1 and C 2 . The quantities a and d 27 6 Lior RokachJd=|SW|=K∑k=1Sk• ... structure (Larsen and Aone, 1999).Rand IndexThe Rand index (Rand, 1 971 ) is a simple criterion used to compare an induced clus-tering structure (C1) with a given clustering structure (C 2 ). Let a...
  • 10
  • 299
  • 0
Data Mining and Knowledge Discovery Handbook, 2 Edition part 42 ppsx

Data Mining and Knowledge Discovery Handbook, 2 Edition part 42 ppsx

... 177 -199.Freitas AA (20 02a) Data Mining and Knowledge Discovery with Evolutionary Algorithms.Springer.Freitas AA (20 02b) A survey of evolutionary algorithms for data mining and knowledge discovery. ... Explorations, 6 (2) , 77 -86, Dec. 20 04.Freitas AA (20 05) Evolutionary Algorithms for Data Mining. In: O. Maimon and L. Rokach(Eds.) The Data Mining and Knowledge Discovery Handbook, pp. 435-4 67. Springer.Freitas ... Computing 4 (2) ,pp. 121 -1 37. Rozsypal A and Kubat M (20 03) Selecting representative examples and attributes by a ge-netic algorithm. Intelligent Data Analysis 7, 29 0-304.Sarafis I (20 05) Data mining...
  • 10
  • 278
  • 0
Data Mining and Knowledge Discovery Handbook, 2 Edition part 45 ppsx

Data Mining and Knowledge Discovery Handbook, 2 Edition part 45 ppsx

... algorithm, originated from Widrow and Hoff’s 21 Neural Networks For Data Mining 429 in-sample and out-of-sample if the data size is very large. Typical split in data mining applications reported in ... useful data mining model.There are several practical issues around the data requirement for a neural net-work model. The first is the data quality. As data sets used for typical data mining tasks ... nonlinear, and monotonically increasing), and bears a betterresemblance to real neurons (Hinton, 19 92) .SumTrans-formw 1x1 x 2 x3 xd w 2 w 3wdInputOutput Fig. 21 .2. Information...
  • 10
  • 277
  • 0
Data Mining and Knowledge Discovery Handbook, 2 Edition part 53 ppsx

Data Mining and Knowledge Discovery Handbook, 2 Edition part 53 ppsx

... with data mining. Since fuzzyO. Maimon, L. Rokach (eds.), Data Mining and Knowledge Discovery Handbook, 2nd ed., DOI 10.10 07/ 978 -0-3 87- 09 823 -4 _24 , © Springer Science+Business Media, LLC 20 10 23 ... DL and Bouldin DW (1 979 ) A cluster separation measure, IEEE Transactions onPattern Analysis and Machine Intelligence, 1, 22 422 7. Deb K, Pratap A, Agarwal S, and Meyarivan T (20 02) A fast and ... example, Figure 24 .2 presents a crisp membership functiondefined as:μCrispYoung(u)=0 age(u) > 22 1 age(u) ≤ 22 (24 .2) 00.10 .2 0.30.40.50.60 .7 0.80.9110 15 20 25 30 35AgeCrisp...
  • 10
  • 309
  • 0
Data Mining and Knowledge Discovery Handbook, 2 Edition part 118 ppsx

Data Mining and Knowledge Discovery Handbook, 2 Edition part 118 ppsx

... (eds.), Data Mining and Knowledge Discovery Handbook, 2nd ed., DOI 10.10 07/ 978 -0-3 87- 09 823 -4_60, © Springer Science+Business Media, LLC 20 10 60 Data Mining for Financial Applications 11 57 case ... formula 63.1 have an interpretation.60 .2. 2 Data selection and forecast horizon Data Mining in finance has the same challenge as general Data Mining in data selection forbuilding models. In finance, ... than from statistical Data Mining. The physics approach in finance (Voit, 20 03, Ilinski, 20 01, Mantegna and Stanley, 20 00, Mandelbrot, 19 97) is also known as “econophysic” and “physics of finance”....
  • 10
  • 291
  • 0

Xem thêm

Từ khóa: data structures and algorithms in java 5th edition pdfdata mining and information securitydata information and knowledge examplesdata mining and medical knowledge management cases and applications downloaddata information and knowledge management pptBáo cáo thực tập tại nhà thuốc tại Thành phố Hồ Chí Minh năm 2018Báo cáo quy trình mua hàng CT CP Công Nghệ NPVchuyên đề điện xoay chiều theo dạngNghiên cứu tổ chức pha chế, đánh giá chất lượng thuốc tiêm truyền trong điều kiện dã ngoạiMột số giải pháp nâng cao chất lượng streaming thích ứng video trên nền giao thức HTTPGiáo án Sinh học 11 bài 13: Thực hành phát hiện diệp lục và carôtenôitGiáo án Sinh học 11 bài 13: Thực hành phát hiện diệp lục và carôtenôitĐỒ ÁN NGHIÊN CỨU CÔNG NGHỆ KẾT NỐI VÔ TUYẾN CỰ LY XA, CÔNG SUẤT THẤP LPWANTrả hồ sơ điều tra bổ sung đối với các tội xâm phạm sở hữu có tính chất chiếm đoạt theo pháp luật Tố tụng hình sự Việt Nam từ thực tiễn thành phố Hồ Chí Minh (Luận văn thạc sĩ)Nghiên cứu, xây dựng phần mềm smartscan và ứng dụng trong bảo vệ mạng máy tính chuyên dùngThiết kế và chế tạo mô hình biến tần (inverter) cho máy điều hòa không khíSở hữu ruộng đất và kinh tế nông nghiệp châu ôn (lạng sơn) nửa đầu thế kỷ XIXTổ chức và hoạt động của Phòng Tư pháp từ thực tiễn tỉnh Phú Thọ (Luận văn thạc sĩ)Quản lý nợ xấu tại Agribank chi nhánh huyện Phù Yên, tỉnh Sơn La (Luận văn thạc sĩ)BT Tieng anh 6 UNIT 2Tăng trưởng tín dụng hộ sản xuất nông nghiệp tại Ngân hàng Nông nghiệp và Phát triển nông thôn Việt Nam chi nhánh tỉnh Bắc Giang (Luận văn thạc sĩ)Tranh tụng tại phiên tòa hình sự sơ thẩm theo pháp luật tố tụng hình sự Việt Nam từ thực tiễn xét xử của các Tòa án quân sự Quân khu (Luận văn thạc sĩ)Giáo án Sinh học 11 bài 14: Thực hành phát hiện hô hấp ở thực vậtGiáo án Sinh học 11 bài 14: Thực hành phát hiện hô hấp ở thực vậtGiáo án Sinh học 11 bài 14: Thực hành phát hiện hô hấp ở thực vật