Khai_pha_d_liu_data_mining

Recommendations

Info

Tài liệu tham khảo- Tập slide bài giảng môn Data Mining , khoa Khoa học & Máy tính, trngĐĚh Bách Khoa TP Hồ Chí Minh.- Tập slide bài giảng môn Khai phá Dữ liệu, Nguyễn Nhật Quang, trng ĐĚhBách Khoa Hà Nội.- Ebook: Jiawei Han, Micheline Kamber, “Data Mining: Concepts andTechniques”, Third Edition, Morgan Kaufmann Publishers.- [1]: http://bis.net.vn/forums/t/389.aspx- http://en.wikipedia.org/wiki/Apriori_algorithm45
Page 1 and 2: Báo CáoMôn Khai Phá Dữ Liệu
Page 3 and 4: 1.6.1. Giới thiệu luật kết
Page 5 and 6: Chơng 1. Tổng Quan Về Khai Ph
Page 7 and 8: Quá trình khai thác tri thc khô
Page 9 and 10: 1.2.2. Làm sạch dữ liệu (dat
Page 11 and 12: Phát hiện và xử lý các mâu
Page 13 and 14: 1.3.2. Tổng quan Hồi quia) Khá
Page 15 and 16: 1.4. Phơng pháp Phân loai1.4.1.
Page 17 and 18: Giải thuật xây dựng cây quy
Page 19 and 20: 1.5. Phơng pháp Gom cụm1.5.1. G
Page 21 and 22: - Lặp lại quá trình đến kh
Page 23 and 24: Các ví dụ ca luật kết hợp
Page 25 and 26: Với d mục, thì phải xét đ
Page 27 and 28: null).Xây dựng FP-tree:- Ban đ
Page 29 and 30: 2.1.2. ĐĚánh giá ca thầy sau
Page 31 and 32: Nguyên tắc ca giải thuật Apr
Page 33 and 34: Ví dụ: Với minsup = 2 [1] .4-
Page 35 and 36: Biểu đồ: Số lợng giao dị
Page 37 and 38: - Function calculateInit:+ Input:C:
Page 39 and 40: Username và password ca database.g
Page 41 and 42: Nhập đúng Username và Password
Page 43 and 44: Hình 4.2.2_6Hình 4.2.2_742
Page 45: Chơng 5. ĐĚánh giá tổng kế

Khai_pha_d_liu_data_mining

Create successful ePaper yourself

Delete template?

Save as template?