Tá»ng quan vá» khai phÃ¡ dá»¯ liá»u - Äáº¡i há»c Duy TÃ¢n

More documents

Recommendations

Info

Bài tập: LÝ THUYẾT: 1. Các giá trị thông thường được sử dụng làm tham số cho độ support và confidence trong thuật toán Apriori 2. Tại sao quá trình khám phá luật kết lợp khá đơn giản khi so sánh nó với việc phát sinh một lượng lớn itemset trong cơ sở dữ liệu giao dịch 3. Cho cơ sở dữ liệu giao dịch như sau: X: TID Items 66 T01 A, B, C, D T02 A, C, D, F T03 C, D, E, G, A T04 A, D, F, B T05 B, C, G T06 D, F, G T07 A, B, G T08 C, D, F, G a. Sử dụng các giá trị ngưỡng support = 25% và confidence = 60%, tìm: 1. Tất cả các tập itemsets trong cơ sở dữ liệu X. 2. Các luật kết hợp đáng tin cậy. 5. Cho cơ sở dữ liệu giao dịch như sau: Y: TID Items T01 A1, B1, C2 T02 A2, C1, D1 T03 B2, C2, E2 T04 B1, C1, E1 T05 A3, C3, E2 T06 C1, D2, E2 a. Sử dụng các ngưỡng support s = 30% và confidence c = 60%, tìm: 1. Tất cả các tập itemset trong Y.
THỰC HÀNH: 67 2. Nếu các tập itemset được cấu trúc sao cho A + {A1, A2, A3}, B= {B1, B2}, C = {C1, C2, C3}, D = {D1, D2} và E = {E1, E2}, hãy tìm các tập itemset được định nghĩa trên mức độ khái niệm 3. Tìm các luật kết hợp đáng tin cậy cho các tập itemset ở câu trên. 1. Sử dụng thuật toán Apriori để tìm kiếm các tập itemset trong cơ sở dữ liệu Northwind
Page 1 and 2:
TRƢỜNG ĐẠI HỌC HÀNG HẢI
Page 3 and 4:
3 Tên học phần: Khai phá dữ
Page 5 and 6:
5 Chương 1. Tổng quan về kho
Page 7 and 8:
7 là dữ liệu tác nghiệp và
Page 9 and 10:
9 Tính tích hợp thể hiện
Page 11 and 12:
11 DW thông thường chứa các
Page 13 and 14:
13 Chương 2: Tổng quan về kha
Page 15 and 16: 15 Hình 2.1. Quy trình phát hi
Page 17 and 18: 17 hiện theo luật có dạng sa
Page 19 and 20: 19 chuẩn đánh giá mô hình v
Page 21 and 22: 21 Cho một lược đồ R={A 1 ,
Page 23 and 24: 23 Khai phá dữ liệu rất khá
Page 25 and 26: 25 là hằng số, một số khá
Page 27 and 28: 27 3. Trình bày các nét khác n
Page 29 and 30: - Tích hợp dữ liệu; - Biến
Page 31 and 32: 31 - Khi làm mịn trung vị tron
Page 33 and 34: 33 này thực sự không có quan
Page 35 and 36: 35 Thực hiện một biến đổ
Page 37 and 38: 37 Hình 3.3. Dữ liệu tổng h
Page 39 and 40: 39 Bài tập: 1. Nếu một thu
Page 41 and 42: 41 nữ là công nhân đặt mua
Page 43 and 44: 43 này, các nhà nghiên cứu đ
Page 45 and 46: Với giá trị độ hỗ trợ t
Page 47 and 48: 47 Tính card( B (S)) Cho S = {s 1
Page 49 and 50: 49 4.4.3. Ví dụ minh hoạ Cho h
Page 51 and 52: Cuối cùng ta có L B,3 = {d 2 ,
Page 53 and 54: 0 2 x a 2. c a ( x; a, b,
Page 55 and 56: 2) x) Min{ A(x), B (x)} nÕu M
Page 57 and 58: 57 Theo lý thuyết tập mờ, m
Page 59 and 60: 59 Cho V F (d 1 ) = (d 11 ,...,d 1n
Page 61 and 62: 61 hợp mờ có độ tin cậy l
Page 63 and 64: 63 7. for ( ứng cử c C t ) 8.
Page 65: 65 4.5.5.3. Ví dụ minh hoạ thu
Page 69 and 70: 69 Hình 5.1. Quá trình học Hì
Page 71 and 72: 71 5. Trả về N thành một nú
Page 73 and 74: MỘT SỐ ĐỀ THI MẪU 73
Page 75 and 76: Trƣờng Đại Học Hàng Hải
Page 77 and 78: Trƣờng Đại Học Hàng Hải
show all

Tá»ng quan vá» khai phÃ¡ dá»¯ liá»u - Äáº¡i há»c Duy TÃ¢n

Create successful ePaper yourself

Delete template?

Save as template?

Tá»ng quan vá» khai phÃ¡ dá»¯ liá»u - Äáº¡i há»c Duy TÃ¢n