Báo cáo tài liệu vi phạm
Giới thiệu
Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Sức khỏe - Y tế
Văn bản luật
Nông Lâm Ngư
Kỹ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
THỊ TRƯỜNG NGÀNH HÀNG
NÔNG NGHIỆP, THỰC PHẨM
Gạo
Rau hoa quả
Nông sản khác
Sữa và sản phẩm
Thịt và sản phẩm
Dầu thực vật
Thủy sản
Thức ăn chăn nuôi, vật tư nông nghiệp
CÔNG NGHIỆP
Dệt may
Dược phẩm, Thiết bị y tế
Máy móc, thiết bị, phụ tùng
Nhựa - Hóa chất
Phân bón
Sản phẩm gỗ, Hàng thủ công mỹ nghệ
Sắt, thép
Ô tô và linh kiện
Xăng dầu
DỊCH VỤ
Logistics
Tài chính-Ngân hàng
NGHIÊN CỨU THỊ TRƯỜNG
Hoa Kỳ
Nhật Bản
Trung Quốc
Hàn Quốc
Châu Âu
ASEAN
BẢN TIN
Bản tin Thị trường hàng ngày
Bản tin Thị trường và dự báo tháng
Bản tin Thị trường giá cả vật tư
Tìm
Danh mục
Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Y tế sức khỏe
Văn bản luật
Nông lâm ngư
Kĩ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
NGÀNH HÀNG
NÔNG NGHIỆP, THỰC PHẨM
Gạo
Rau hoa quả
Nông sản khác
Sữa và sản phẩm
Thịt và sản phẩm
Dầu thực vật
Thủy sản
Thức ăn chăn nuôi, vật tư nông nghiệp
CÔNG NGHIỆP
Dệt may
Dược phẩm, Thiết bị y tế
Máy móc, thiết bị, phụ tùng
Nhựa - Hóa chất
Phân bón
Sản phẩm gỗ, Hàng thủ công mỹ nghệ
Sắt, thép
Ô tô và linh kiện
Xăng dầu
DỊCH VỤ
Logistics
Tài chính-Ngân hàng
NGHIÊN CỨU THỊ TRƯỜNG
Hoa Kỳ
Nhật Bản
Trung Quốc
Hàn Quốc
Châu Âu
ASEAN
BẢN TIN
Bản tin Thị trường hàng ngày
Bản tin Thị trường và dự báo tháng
Bản tin Thị trường giá cả vật tư
Thông tin
Tài liệu Xanh là gì
Điều khoản sử dụng
Chính sách bảo mật
0
Trang chủ
Công Nghệ Thông Tin
Cơ sở dữ liệu
Bài giảng Khai phá dữ liệu: Bài 4 - TS. Trần Mạnh Tuấn
Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Bài giảng Khai phá dữ liệu: Bài 4 - TS. Trần Mạnh Tuấn
Bảo Châu
105
62
pdf
Không đóng trình duyệt đến khi xuất hiện nút TẢI XUỐNG
Tải xuống
Bài giảng Khai phá dữ liệu: Bài 4 Phân cụm dữ liệu cung cấp cho người học những kiến thức như: Tổng quan; Các tiếp cận trong phân cụm; Các thuật toán phân cụm. Mời các bạn cùng tham khảo! | KHAI PHÁ DỮ LIỆU Bài 4. Phân cụm dữ liệu Giáo viên TS. Trần Mạnh Tuấn Bộ môn Hệ thống thông tin Khoa Công nghệ thông tin Email tmtuan@tlu.edu.vn Điện thoai 0983.668.841 1 Nội dung Tổng quan Các tiếp cận trong phân cụm Các thuật toán phân cụm 2 Tổng quan Bài toán tình huống ngoại lai 3 Tổng quan Bài toán tình huống biên và nhiễu 4 Tổng quan Tình huống phân cụm ảnh 5 Tổng quan Tình huống 6 Tổng quan 7 Tổng quan PCDL là một lĩnh vực liên ngành đang được phát triển mạnh mẽ. Ở một mức cơ bản nhất đưa ra định nghĩa PCDL như sau 10 11 quot PCDL là một kỹ thuật trong DATA MINING nhằm tìm kiếm phát hiện các cụm các mẫu dữ liệu tự nhiên tiềm ẩn quan tâm trong tập dữ liệu lớn từ đó cung cấp thông tin tri thức hữu ích cho ra quyết định quot 8 Tổng quan Như vậy PCDL là quá trình phân chia một tập DL ban đầu thành các cụm DL sao cho Các phần tử trong một cụm quot tương tự quot Similar nhau. Các phần tử trong các cụm khác nhau sẽ quot phi tương tự quot Dissimilar nhau. Số các cụm được xác định trước theo kinh nghiệm hoặc tự động. 9 Tổng quan Các hướng tiếp cận trong phân cụm Trong học máy PCDL được xem là vấn đề học không có giám sát. Nó phải đi giải quyết vấn đề tìm một cấu trúc trong tập hợp các DL chưa biết trước các thông tin về lớp tập VDHL. Nhiều trường hợp khi phân lớp Classification được xem là học có giám sát thì PCDL là một bước trong phân lớp DL. Trong đó PCDL sẽ khởi tạo các lớp cho phân lớp bằng cách xác định các nhãn cho các nhóm dl. 10 Tổng quan Các hướng tiếp cận trong phân cụm Vấn đề thường gặp trong PCDL là hầu hết các DL cần phân cụm đều có DL quot nhiễu quot noise do quá trình thu thập thiếu chính xác không đầy đủ. Cần phải xây dựng chiến lược cho bước tiền xử lý DL để loại bỏ quot nhiễu quot trước khi bước vào giai đoạn phân tích PCDL. Kỹ thuật xử lý nhiễu phổ biến là thay thế giá trị các thuộc tính của đối tượng quot nhiễu quot bằng giá trị thuộc tính tương ứng của đối tượng DL gần nhất. 11 Tổng quan Các hướng tiếp cận trong phân cụm Tìm phần tử ngoại lai .
TÀI LIỆU LIÊN QUAN
Bài giảng Khai phá dữ liệu: Chương 4 - Trường ĐH Phan Thiết
Bài giảng Nhập môn khai phá dữ liệu: Chương 4 - PGS. TS. Hà Quang Thụy
Bài giảng Kho dữ liệu và khai phá dữ liệu: Chương 4 - Nguyễn Ngọc Duy
Bài giảng Kho dữ liệu và khai phá dữ liệu: Chương 4 - Nguyễn Hoàng Ân
Bài giảng Kho dữ liệu và khai phá dữ liệu: Chương 4 - Nguyễn Hoàng Ân (2018)
Bài giảng Khai phá dữ liệu: Bài 4 - TS. Trần Mạnh Tuấn
Bài giảng Khai phá dữ liệu (Data mining): Chương 4 - Lê Tiến
Bài giảng Khai phá dữ liệu - Chương 4: Phân cụm dữ liệu
Bài giảng Khai phá dữ liệu: Bài 4 - Văn Thế Thành
Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu: Chương 4 - Nguyễn Nhật Quang
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.